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公开(公告)号:CN104881783A
公开(公告)日:2015-09-02
申请号:CN201510246101.1
申请日:2015-05-14
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
CPC classification number: G06Q20/4016 , G06Q40/02
Abstract: 本发明公开一种电子银行账户欺诈行为及风险检测方法与系统。该方法包括模型构建与风险分析,使用主流大数据处理平台对原始数据提取总体指标和个体指标,并对该指标进行分析,建立针对不同账户的风险评分模型,并依据新输入数据对模型进行动态调整和更新;评价待检测账户时,提取该账户对应指标并对每项指标的风险评分进行加权累加得到账户的风险评分值,进一步基于对历史所有风险评分值分布的分析所得到的风险等级模型为待评价账户进行等级划分,最终产生风险级别较高的账户。本发明在大数据处理平台下,利用总体指标与个体指标相结合的方法,从数据中发现特征,并对不同账户使用不同特征,降低了欺诈行为检测误报率,同时提高了数据处理效率。
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公开(公告)号:CN104572880A
公开(公告)日:2015-04-29
申请号:CN201410808451.8
申请日:2014-12-22
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30194 , G06F17/30224
Abstract: 本发明涉及一种基于用户的协同过滤的并行实现方法及系统。首先将待处理数据按照固定分块大小存放在分布式文件系统中;接着进行数据规范化处理、用户相似度计算以及推荐物品计算,其中数据规范化处理将数据整理成可并行处理的形式,用户相似度计算以及推荐物品计算均首先在文件存储的服务器中进行数据整理、同一文件系统数据归并操作,接着将处理结果以主键、值对的方式发送给中心节点,由中心节点按照主键计算出每个主键需要归并的节点,最后进行跨存储节点的数据归并操作,从而得到用户的最终推荐结果。本发明充分利用了分布式文件系统分块存储文件的特性,通过并行运算减少了循环遍历所需要的开销,能够满足面向海量用户进行协同推荐的要求。
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公开(公告)号:CN104572880B
公开(公告)日:2018-03-02
申请号:CN201410808451.8
申请日:2014-12-22
Applicant: 中国科学院信息工程研究所
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种基于用户的协同过滤的并行实现方法及系统。首先将待处理数据按照固定分块大小存放在分布式文件系统中;接着进行数据规范化处理、用户相似度计算以及推荐物品计算,其中数据规范化处理将数据整理成可并行处理的形式,用户相似度计算以及推荐物品计算均首先在文件存储的服务器中进行数据整理、同一文件系统数据归并操作,接着将处理结果以主键、值对的方式发送给中心节点,由中心节点按照主键计算出每个主键需要归并的节点,最后进行跨存储节点的数据归并操作,从而得到用户的最终推荐结果。本发明充分利用了分布式文件系统分块存储文件的特性,通过并行运算减少了循环遍历所需要的开销,能够满足面向海量用户进行协同推荐的要求。
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