导读:本文包含了欺诈识别论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:神经网络,图谱,社交,算法,深度,卷积,生物。
欺诈识别论文文献综述
安徽翌日千里信息科技有限公司,章小兵,中国平安财产保险股份有限公司,王红霓[1]（2019）在《基于SNA图谱识别车险欺诈》一文中研究指出图谱是系统的分类编辑进而可用来说明事物的图表，是为了通过图像更好地了解事物的一种形式，是关系的最有效的表示方式。例如基于历史赔案的车险理赔分时段热力图和分区域热力图，既可以据此合理配置查勘和定损资源，同时也可以在客户出行时进行前置风险预警。什么是(本文来源于《中国银行保险报》期刊2019-12-27）
章小兵,朱佳[2]（2019）在《基于SNA图谱识别车险欺诈的思考》一文中研究指出反欺诈的前提是精准识别。SNA图谱通过大数据分析织网构图,图形化直观展示节点之间的联系,找到不同时间、空间的人、物之间的关联,从而让欺诈行为无处遁形。图谱是系统的分类编辑进而可用来说明事物的图表,是为了通过图像更好地了解事物的一种形式,是关系的最有效的表示方式。例如基于历史赔案的车险理赔分时段热力图和分区域热力图,既可以据此合理配置查勘和定损资源,同时也可以在客户出行时进行前置风险预警。SNA图谱就是一种基于图的数据结构,利用社交网(本文来源于《中国保险》期刊2019年12期）
熊兴发[3]（2019）在《浅析深度学习生物识别反欺诈辅助算法》一文中研究指出近年来生物识别技术在安全认证领域发挥着越来越重要的作用,但仅依赖深度学习的人脸识别技术在安全性方面还存在一定欠缺。为了在一定程度上解决单纯采用深度学习系统进行人脸识别的安全问题,提出一种基于人脸图像频域纹理的2D人脸反欺诈辅助算法,算法能够判断摄像头采集的图像是否经过二次翻拍,从而得出图像是否为真人,进而达到提升人脸识别安全性的目的。(本文来源于《天津科技》期刊2019年11期）
王世豪,蔡延光[4]（2019）在《基于改进GA-SVM的电信客户欺诈识别方法》一文中研究指出针对当前电信诈骗行为识别技术的需求,提出了一种能增加识别效果的数据构造,以及一种改进的GA-SVM识别算法。该算法采用K-means算法将训练样本分割为多个子集,每个子集按照规则作为GA-SVM模型的训练集和交叉验证集。实验结果表明,该特征结构有效地提升了支持向量机分类的准确率,所提出的算法对诈骗电话识别具有较高准确率,且训练时间得到有效缩减。(本文来源于《东莞理工学院学报》期刊2019年05期）
闫春,厉美璇,周潇[5]（2019）在《基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型》一文中研究指出为了提高BP神经网络在保险欺诈识别中的准确率,利用改进的遗传算法优化BP神经网络初始权重,以克服BP神经网络容易陷入局部极小点、收敛速度慢以及样本依赖性等问题的缺点。改进的遗传算法充分考虑了遗传算法中种群适应度的集中分散程度,并且非线性地自适应调节遗传算法的交叉概率与变异概率。同时为了加快寻优效率,将排序选择策略与最优保存策略相结合。以某保险公司汽车保险历史索赔数据为样本,采用该算法进行模拟和预测。实证结果表明:相比于IAGA-BP、GA-BP、BP叁种算法,该识别算法在识别准确率上有很大提高。(本文来源于《山东科技大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
王飞跃,黄涛,黄磊[6]（2019）在《运用探索性数据分析（EDA）和梯度提升决策树（GBDT）识别人身保险欺诈的方法探讨》一文中研究指出《反保险欺诈指引》实施以来,要求保险公司建立欺诈风险识别机制,通过欺诈因子筛选、要素分析、风险调查等方法,发现风险因素。如何对欺诈风险进行及时识别,是保险行业实践中亟待探讨解决的问题和挑战。本文通过探讨综合运用探索性数据分析(EDA)和梯度提升决策树(GBDT)方法,在已知问题赔案数据较少的情况下,可以较为有效地识别人身保险领域欺诈案件,为行业和同业公司保险欺诈风险识别提供参考。(本文来源于《上海保险》期刊2019年09期）
徐徐,王正祥,王牧群[7]（2019）在《基于深度学习技术的机动车辆保险欺诈识别模型与实证研究》一文中研究指出针对车险欺诈的日益猖獗和传统欺诈识别模型的低效率特点,本文建立了以深度学习技术为基础的车险欺诈识别模型,同时考虑到为了与传统机器学习模型进行比较,针对车险数据中的数据不平衡问题,利用下采样和过采样算法将不平衡数据转变为平衡数据集。然后,根据数据变量之间存在相关性的事实,采用PCA算法对数据进行降维处理,最后将数据应用到不同的模型。车险(本文来源于《上海保险》期刊2019年08期）
杨浩波,马宇宸,李静林[8]（2019）在《基于卷积神经网络的电信欺诈行为识别系统》一文中研究指出针对电信欺诈行为识别,提出一种基于3D卷积神经网络的算法,并应用于上海电信欺诈行为识别项目,进而提出一套完备的识别系统,在正确率、召回率等多个指标上有较大提升,同时可以应对海量电信用户话单数据的严峻挑战。(本文来源于《电信技术》期刊2019年06期）
陈海波[9]（2019）在《如何识别保健食品欺诈中的套路》一文中研究指出编者按近日，中共中央、国务院发布《关于深化改革加强食品安全工作的意见》，提出开展食品安全放心工程建设攻坚行动，包括实施农药兽药使用减量和产地环境净化行动、校园食品安全守护行动、保健食品行业专项清理整治行动等，用5年左右时间，以点带面治理“餐桌污(本文来源于《光明日报》期刊2019-05-25）
张日[10]（2019）在《反欺诈与身份识别，中国领先亚太区》一文中研究指出随着组织和消费者越来越多地通过数字渠道进行互动，建立双边信任关系就成为必然。4月25日，全球领先的信息服务公司益博睿发布了《2019年亚太地区欺诈与身份识别洞察报告》（下称《报告》）。《报告》根据中国大陆、中国香港、印度、印度尼西亚、日本、马来(本文来源于《国际商报》期刊2019-05-06）
欺诈识别论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
反欺诈的前提是精准识别。SNA图谱通过大数据分析织网构图,图形化直观展示节点之间的联系,找到不同时间、空间的人、物之间的关联,从而让欺诈行为无处遁形。图谱是系统的分类编辑进而可用来说明事物的图表,是为了通过图像更好地了解事物的一种形式,是关系的最有效的表示方式。例如基于历史赔案的车险理赔分时段热力图和分区域热力图,既可以据此合理配置查勘和定损资源,同时也可以在客户出行时进行前置风险预警。SNA图谱就是一种基于图的数据结构,利用社交网
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
欺诈识别论文参考文献
[1].安徽翌日千里信息科技有限公司,章小兵,中国平安财产保险股份有限公司,王红霓.基于SNA图谱识别车险欺诈[N].中国银行保险报.2019
[2].章小兵,朱佳.基于SNA图谱识别车险欺诈的思考[J].中国保险.2019
[3].熊兴发.浅析深度学习生物识别反欺诈辅助算法[J].天津科技.2019
[4].王世豪,蔡延光.基于改进GA-SVM的电信客户欺诈识别方法[J].东莞理工学院学报.2019
[5].闫春,厉美璇,周潇.基于改进的遗传算法优化BP神经网络的车险欺诈识别模型[J].山东科技大学学报(自然科学版).2019
[6].王飞跃,黄涛,黄磊.运用探索性数据分析（EDA）和梯度提升决策树（GBDT）识别人身保险欺诈的方法探讨[J].上海保险.2019
[7].徐徐,王正祥,王牧群.基于深度学习技术的机动车辆保险欺诈识别模型与实证研究[J].上海保险.2019
[8].杨浩波,马宇宸,李静林.基于卷积神经网络的电信欺诈行为识别系统[J].电信技术.2019
[9].陈海波.如何识别保健食品欺诈中的套路[N].光明日报.2019
[10].张日.反欺诈与身份识别，中国领先亚太区[N].国际商报.2019
论文知识图
