【摘 要】
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随着信息时代的蓬勃发展,网络订单无序的爆炸式膨胀,交易数据可能出现的信息失真使得快速交易的风险呈指数增长,导致越来越多的网络欺诈行为被推向了风口浪尖。本文通过分析
【机 构】
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贵州师范大学大数据与计算机科学学院
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随着信息时代的蓬勃发展,网络订单无序的爆炸式膨胀,交易数据可能出现的信息失真使得快速交易的风险呈指数增长,导致越来越多的网络欺诈行为被推向了风口浪尖。本文通过分析网络机票订单的历史数据,采用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)的方法对其特征空间进行降维,运用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)算法进行模型训练,从数据和模型层面得到分类预测模型,从而实现对网络订单欺诈行为的风险预测和监控。
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