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金融和银行业中图形算法和图形数据结构的用例
apache-spark、graphs、neo4j
我想从我的领域(金融)中挑选一个用例。什么样的用例适合于图形运算和数据库？
浏览 0提问于2018-01-09得票数 3
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异常检测-机器学习的概念帮助
machine-learning、python、anomaly-detection
我正在研究金融数据集卡交易的异常检测模型问题。我的团队成员提出了一个想法：“首先用正常的数据实例对模型进行训练，然后在测试过程中将异常数据传递给经过训练的模型，看看模型是否能够检测异常。”还有一个问题:如果没有正确标签的欺诈性数据，而且我们只有交易信息，那么情况如何？半监督学习有效吗？我对这种类型的ML方法没有经验。有谁能为此提供良好的资源，同时也可以建议半监督学习或混合监督学习可以用于异常/欺诈检测吗？
浏览 0提问于2019-09-05得票数 3
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是否有使用复杂事件处理的实际用例(特别是口水)？
java、drools、complex-event-processing、business-rules、redhat-brms
我想找出领域中的一些问题(用例)来解决它，并在上实现解决方案。我很乐意读到任何建议。这对我的研究生工作很有帮助。谢谢!
浏览 3提问于2017-05-22得票数 0
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套期保值/投资组合优化的机器学习？
machine-learning、feature-selection、optimization
随着越来越复杂的方法，工作在大规模数据集，金融应用是显而易见的。我知道在金融服务部门使用机器学习来发现欺诈和标记欺诈活动，但我对如何帮助预测第二天的股票价格以及某一特定公司的股票要购买多少股，了解得较少。对冲基金是否仍然采用数学金融学文献中的投资组合优化技术，还是已经开始使用机器学习来对冲他们的押注？更重要的是，这些对冲基金所使用的特征是什么?有代表性的问题是什么？
浏览 0提问于2014-12-18得票数 3
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有可能在Windows机器上识别金融欺诈吗？多么?
windows、fraud
鉴证科如何识别Windows系统中的银行/金融欺诈行为？恶意软件通常使用实时TCP套接字来完成他们的行为，感染并损害它运行的PC (而不是金融系统本身)，如果不进行其他配置，这些连接就不会被记录在任何地方。那么，法医如何才能确定一项交易是否确实具有欺诈性呢？通常情况下，恶意软件在其传播时的签名和行为不会被反病毒应用程序检测到，这使得它们在欺诈时检测、防止或记录在此类计算机上执行的非法行为几乎毫无用处。
浏览 0提问于2021-06-20得票数 0
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如何将时间序列趋势转化为可测量的预测变量
python、r、machine-learning、time-series、feature-extraction
我有一个时间序列数据，它解释了在交易中的欺诈数量超过1年的时间表，以及目标变量的欺诈与否。
X轴是时间线，Y轴是检测到的欺诈数量.我们是否有任何ML模型/统计技术试图识别这些欺诈中的趋势，并将其转化为一个可测量的预测变量，其值为0到1，其中接近1的值更容易发生欺诈和vic。对于金融银行，假设我有1000家银行，每家银行都有12个月的时间，每个月检测出多少欺诈行为，以及相应的目标变量--该银行是否存在高风险的欺诈行为。现在，当
浏览 0提问于2019-06-17得票数 0
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如何在Apache正确初始化任务状态？
java、initialization、apache-flink
我正在开发基于Apache的金融反欺诈系统。我需要根据金融交易来计算许多不同的总和。我使用Kafka作为流数据源。例如，在平均事务量计算中，我使用MapState存储每张卡的总事务数和总金额。
浏览 5提问于2017-08-18得票数 1
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如何检查用户是否运行防作弊？
anti-cheat
我想知道反欺诈者如何检查客户是否真的运行反欺诈？我的意思是，为什么不只是有人反向工程师csgo，并改变代码的vac，使它不能检测到黑客？vac发送给服务器的是什么，以确保它正在运行？我怎样才能确保客户使用我的反欺骗？
浏览 15提问于2020-05-28得票数 0
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为什么MLP只学习不平衡二进制分类的偏倚？
classification、class-imbalance
我刚刚开始在一个数据集上训练MLP模型，它有以下统计信息。注意，训练集和验证集都是不平衡的(88.4%的负数)。这个模型学不到多少东西的可能原因是什么？谢谢你提前给我时间~！虽然我很高兴看到一个明显的一致的问题是什么，谁能提供更多的见解，为什么不平衡的类造
浏览 0提问于2017-05-28得票数 2
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Google PlayStore -请求的权限与应用程序的核心功能不匹配。
android、flutter、google-play、google-play-console、mobile-application
错误消息：企业存档、客户关系管理和设备管理连接设备配套应用程序(例如智能手表或汽车)基于SMS的金融交易和相关活动，其中访问仅限于金融短消息(例如，5位消息)。紧急警报应用程序(例如高级安全)使用SM
浏览 13提问于2022-06-15得票数 0
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如何从继承类的方法扩展列表
python、list、oop、inheritance
我有两个类: BaseClass和反欺诈，这是从BaseClass派生的。['score', 'recall']
我希望当我实例化反欺诈类时
浏览 24提问于2020-03-09得票数 1
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当响应变量有太多的0's和很少的连续值时建模？
classification、regression、predictive-modeling、class-imbalance
对于数据表示在线欺诈或保险(每一行代表一个事务)的问题，响应变量通常表示以美元表示的欺诈行为的价值。这样的响应值可能少于5%的非零值，表示欺诈交易。关于这样的数据集，我有两个问题：
我们可以使用哪些算法来保证模型不仅可以准确地预测欺诈交易，而且还可以预测与这些欺诈相关的欺诈的价值。假设我们可以量化每个假阳性所涉及的成本(将非欺诈交易标记为欺诈性交易)和由于虚假否定而产生的成本(将欺诈性交易标记为非欺诈</em
浏览 0提问于2014-11-12得票数 3
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测试订阅被GooglePlay撤销
android、google-play、google-play-services、subscription、auto-renewing
也来自
撤销订阅会立即取消对订阅的访问，通常是在您或Google怀疑欺诈时进行。是某个“谷歌反欺诈系统”吗？因为为了测试的目的，我们有较短的认购期，但价格很高。但是，当我们进行测试时，使用测试支付方法，当没有真正的交易时，可能不应该执行反欺诈。
浏览 0提问于2019-07-31得票数 5
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腾讯云反欺诈服务里面为什么没有腾讯分，这两个服务是分开的吗？腾讯分是怎么获取的？求教
浏览 977提问于2018-02-09
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在机器学习分类中寻找降低误报率的方法
python、statistics、svm、logistic-regression、fraud-prevention
在经典的欺诈预测问题中，有没有办法降低误报率？目前，我正在研究经典的欺诈检测。有50000个样本有真实的标签(结果是由于调查)。这些训练标签是相当平衡的。我选择的Logisitic回归模型表现良好，f1得分超过90 %。现在，当使用该模型预测新病例时，结果是50/50(欺诈和非欺诈)。有没有办法调整模型，让我们通过非欺诈案件并惩罚假阳性率，以便我们检测到较少的欺诈案件(可能少于一百万起中的200起)，但它们极有可能是
浏览 82提问于2020-12-20得票数 1
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