【摘要】：隨著貨幣的電子化發(fā)展和電子商務(wù)的高速發(fā)展,信用卡在銀行業(yè)務(wù)中所占的比例越來越大,同時,與信用卡相關(guān)的詐騙行為也越來越多,嚴重擾亂了正常的金融秩序,給銀行和持卡人造成了很大的損失。 本文仔細分析了信用卡(虛擬卡)交易的特點,發(fā)現(xiàn)隱馬爾可夫模型能夠有效的發(fā)現(xiàn)其內(nèi)部隱藏的、潛在的異常交易模式。 本文中構(gòu)建的隱馬爾可夫模型,將信用卡交易過程中不同的消費情況作為HMM模型中的隨機過程,將交易金額的范圍作為可觀察到的輸出概率矩陣,商品的類型作為模型中的狀態(tài),同時,利用客戶的消費習慣來確定初始狀態(tài)向量。使得HMM模型能夠很好的應用到信用卡檢測系統(tǒng)中。 隱馬爾科夫模型的建立是立足于持卡人的消費習慣的,訓練階段是脫機完成,檢測階段是在線進行的。并且在檢測階段不斷修正,既能很好的檢測出信用卡欺詐風險,又能適應持卡人消費習慣的改變。
【學位授予單位】：安徽工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2010
【分類號】：F832.2

【參考文獻】

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本文編號：2682461