[发明专利]一种反欺诈模型在线学习系统在审
| 申请号： | 202210061991.9 | 申请日： | 2022-01-19 |
| 公开（公告）号： | CN114529390A | 公开（公告）日： | 2022-05-24 |
| 发明（设计）人： | 李冠 | 申请（专利权）人： | 百维金科（上海）信息科技有限公司 |
| 主分类号： | G06Q40/02 | 分类号： | G06Q40/02;G06Q30/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 上海中外企专利代理事务所(特殊普通合伙) 31387 | 代理人： | 杨旺旺 |
| 地址： | 200433 上海市杨*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 欺诈 模型 在线 学习 系统 | ||
【权利要求书】：
1.一种反欺诈模型在线学习系统，其特征在于：包括初始化模块、反馈迭代模块、输入模块和数据处理模块；
所述初始化模块，用于对反欺诈模型进行初始化；
所述反馈迭代模块，用于对样本数据打标签，并利用打完标签的样本数据对反欺诈模型进行训练；
所述输入模块，用于采集客户数据；
所述数据处理模块，用于将输入模块采集的客户数据预处理为样本数据，并将样本数据发送至反馈迭代模块。
2.按照权利要求1所述的一种反欺诈模型在线学习系统，其特征在于：还包括输出模块；
所述输出模块，用于将数据处理模块预处理得到的样本数据输入训练完成的反欺诈模型中，输出预测结果。
3.按照权利要求2所述的一种反欺诈模型在线学习系统，其特征在于：还包括前端使用模块，所述前端使用模块，用于对预测结果进行应用。
4.按照权利要求1所述的一种反欺诈模型在线学习系统，其特征在于：所述反欺诈模型为Logistic算法模型；训练时，采用随机梯度下降法优化损失函数。
5.按照权利要求4所述的一种反欺诈模型在线学习系统，其特征在于：所述Logistic算法模型为h(x)为模型预测值，θT为拟合参数集，x为样本数据特征值。
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