在基于機器學習的諸多應用中,采用的多是強監(jiān)督學習方法,但這類方法對標簽的依賴性極強。在一些應用場景中,標簽的獲取往往非常困難,如互聯(lián)網金融中的網絡借貸場景。為了解決這一問題,研究弱監(jiān)督學習領域的相關算法,探索相關算法在網絡借貸反欺詐方面的應用,并在一個銀行的網絡借貸數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了一個基于弱監(jiān)督相關算法的反欺詐模型。結果顯示,所采取的基于圖的弱監(jiān)督算法能夠有效識別借貸欺詐。 

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【文章目錄】：
0 引言
1 相關工作
2 方法設計
3 實驗驗證
    3.1 數(shù)據(jù)集簡介
    3.2 模型評估指標
    3.3 實驗性能
4 結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]A brief introduction to weakly supervised learning[J]. Zhi-Hua Zhou.  National Science Review. 2018(01)



本文編號：3654189