【摘要】： 隨著電信市場的迅猛發(fā)展,電信行業(yè)中的客戶欺詐行為也在與日俱增。電信客戶欺詐檢測系統(tǒng)利用數(shù)據(jù)挖掘、模式識別等先進工具對電信客戶的呼叫行為進行具體分析,檢測、預(yù)防欺詐行為。結(jié)合客戶的具體行為對客戶的分類,建立起電信客戶欺詐檢測模型,對欺詐行為進行檢測,從而有力地解決了電信運營商的客戶關(guān)系管理難題,造就更具競爭力的企業(yè)。 電信用戶的真實意圖往往是無法直接獲取的,只能通過呼叫數(shù)據(jù)間接得到。采用呼叫數(shù)據(jù)來描述用戶的行為,并通過數(shù)據(jù)挖掘和統(tǒng)計學(xué)習(xí)方法等對呼叫數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)生成相應(yīng)的用戶模型。研究的主要目的是利用用戶模型和分類技術(shù)對各個用戶群進行分類,訓(xùn)練得到的分類模型,其將未知用戶分配到與之對應(yīng)的群,從而完成對電信客戶欺詐行為的檢測。 論文簡要分析了電信客戶欺詐行為所帶來的危害,以及開發(fā)電信客戶欺詐檢測系統(tǒng)的必要性和緊迫性,介紹了開發(fā)電信客戶欺詐檢測系統(tǒng)所涉及到的相關(guān)理論知識:機器學(xué)習(xí),統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論等等,提出了用于電信客戶欺詐檢測模型的基于單類支持向量機的分類方法。樣本通過隨機選擇算法采樣后,用單類支持向量機進行初次分類,再利用支持向量機進行二次分類;詳細闡述了電信客戶欺詐檢測的建模以及驗證過程。對模型的性能測試表明:支持向量機應(yīng)用于實際的電信客戶欺詐模型中,具有一定的市場價值。模型能有效地挖掘出潛在的風(fēng)險行為,識別出客戶的欺詐行為。進而對規(guī)模小、分散性大的電信客戶欺詐行為進行檢測。
【學(xué)位授予單位】：長沙理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：F626;TP18
【圖文】：

Support Vector Data Description）[64]，這也就是單類就是指訓(xùn)練時只對一類樣本，也就是正樣本進行訓(xùn)練”區(qū)域內(nèi)，則認為是“內(nèi)點”，其他樣本看成負樣本為“野點”。這類學(xué)習(xí)機就是單類支持向量機，其進行估計，找到各個類的支持向量，也就是邊界，而屬于哪一類。Scholkopf 等人基于前人的研究，提出了基于超平面的 OC-SVM 和基于超球體的 OC-SVM。平面的 OC-SVMScholkopf 等人提出了間隔最大化的基于超平面的 O（負類樣本）之一，將訓(xùn)練樣本映射到高維特征空間。尋找一個將訓(xùn)練樣本和原點分開的最優(yōu)超平面，并，位于超平面上的點叫支持向量。如圖 3.1 所示，維空間所找到的最優(yōu)超平面。

圖 4.2 用戶模型的特征序列步是在一定的觀測時間內(nèi)，對基本單位對應(yīng)元的值進行計算。分話總次數(shù)、異地通話總次數(shù)，國內(nèi)長途通話總次數(shù)、國際長途通對應(yīng)的平均值、標準差以及最大日通話次數(shù)值，本地通話總時長長、國內(nèi)長途通話總時長、國際長途通話總時長分別對應(yīng)的平均最大日通話總時長。觀測期間用戶通話行為數(shù)據(jù)，從而得到用戶，詳見圖 4.2。列中各個元表示的意義表 4.2 進行了詳細描述，這些行為都可以從中獲取，據(jù)此可得出模型的輸入數(shù)據(jù)包含以下兩方面：(1) 能夠反關(guān)的異常行為特征的檢測屬性字段，也就是前面提到的客戶行為 24 個屬性；(2) 標識用戶是否為欺詐的類標識符—“是否欺詐”（is不同的取值{Yes，No}。

移動通信欺詐檢測系統(tǒng)框架

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本文編號：2804939