[发明专利]应用于信用卡欺诈检测的Encoder-LSTM深度学习模型及其方法在审
| 申请号： | 202010055505.3 | 申请日： | 2020-01-17 |
| 公开（公告）号： | CN111275098A | 公开（公告）日： | 2020-06-12 |
| 发明（设计）人： | 王俊丽;韩冲;杨丽;吴雨茜 | 申请（专利权）人： | 同济大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q40/02;G06Q40/04 |
| 代理公司： | 上海科律专利代理事务所(特殊普通合伙) 31290 | 代理人： | 叶凤 |
| 地址： | 200092 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 应用于信用卡欺诈检测的Encoder‑LSTM深度学习模型及方法，其特征在于，分为两个部分：第一部分是自编码器，该部分主要用于提取中间状态的低维特征。自编码器作为分类器进行训练后，将自编码阶段的中间状态作为LSTM模型的输入，在输入之前需对数据进行重新整理，以适应于LSTM网络的输入；第二部分是LSTM网络，该部分主要用于分析信用卡交易之间的相关性，将经过自编码器提取出低维重构特征向量输入LSTM网络，设置相关超参数，使用自适应矩估计优化器，对信用卡交易内部之间的相关性进行挖掘，进而达到检测出欺诈交易的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 应用于 信用卡 欺诈 检测 encoder lstm 深度 学习 模型 及其 方法 | ||
【主权项】：
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