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基于HMM模型的信用卡欺骗风险检测系统的仿真分析

作　者: 李洁
导　师: 江雨燕
学　校: 安徽工业大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 隐马尔可夫模型信用卡欺诈 MATLAB
分类号: F832.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 57次
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内容摘要

随着货币的电子化发展和电子商务的高速发展,信用卡在银行业务中所占的比例越来越大,同时,与信用卡相关的诈骗行为也越来越多,严重扰乱了正常的金融秩序,给银行和持卡人造成了很大的损失。本文仔细分析了信用卡(虚拟卡)交易的特点,发现隐马尔可夫模型能够有效的发现其内部隐藏的、潜在的异常交易模式。本文中构建的隐马尔可夫模型,将信用卡交易过程中不同的消费情况作为HMM模型中的随机过程,将交易金额的范围作为可观察到的输出概率矩阵,商品的类型作为模型中的状态,同时,利用客户的消费习惯来确定初始状态向量。使得HMM模型能够很好的应用到信用卡检测系统中。隐马尔科夫模型的建立是立足于持卡人的消费习惯的,训练阶段是脱机完成,检测阶段是在线进行的。并且在检测阶段不断修正,既能很好的检测出信用卡欺诈风险,又能适应持卡人消费习惯的改变。

全文目录

摘要  2-3
Abstract  3-5
第一章概述  5-13
  1.1 研究背景  5-11
    1.1.1 信用卡来源  5-6
    1.1.2 信用卡风险概述  6
    1.1.3 信用卡欺诈的概念与特点  6-7
    1.1.4 信用卡欺诈风险的成因  7
    1.1.5 国内外研究状况  7-10
    1.6 小结  10-11
  1.2 研究内容、方法和创新点  11-12
    1.2.1 研究内容与方法  11
    1.2.2 创新点  11-12
  1.3 章节安排  12-13
第二章 HMM基本理论  13-16
  2.1 HMM原理  13
  2.2 HMM五元组  13
  2.3 HMM模型基于三种假设  13
  2.4 HMM的五元组及其三个问题  13-14
  2.5 HMM统计计算过程  14-15
  2.6 本文中的符号表示  15-16
第三章信用卡检测模型中的HMM应用  16-28
  3.1 信用卡交易过程中的HMM模型  16-18
  3.2 动态符号生成  18-19
  3.3 持卡人的消费档案  19
  3.4 模型参数的评估与训练  19-20
  3.5 欺诈检测  20-22
  3.6 HMM中用到的算法  22-28
    3.6.1 K-means算法  22
    3.6.2 前向概率和后向概率——HMM输出概率计算  22-24
    3.6.3 HMM参数训练算法Baum-Welch  24-26
    3.6.4 多观察序列的训练算法  26-28
第四章仿真及数据分析  28-41
  4.1. 参数选择的指标  28
  4.2 参数选择的范围  28-29
  4.3 参数选择的过程  29-37
  4.4 参数选择的结果  37-38
  4.5 运行仿真的结果  38-41
第五章结论及展望  41-42
参考文献  42-46
在校期间发表论文清况  46-47
致谢  47

基于HMM模型的信用卡欺骗风险检测系统的仿真分析

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