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欺诈识别 After Pay编码练习舞弊检测 设计惯例 将面向对象编程的功能与lambas编织方面的功能样式结合使用，以进行富有表现力的干净代码编程。 将Java8用于此基于控制台的欺诈检测实现。 使用带有hamcrest的Junit4测试库来测试友好的DSL。 通过对接口进行编码，使用设计模式代理，外观，消息传递，方法参考模式。 测试并运行 在项目根文件夹中运行mvn test以查看测试结果。 例如-mvn测试 注-此应用程序不使用任何docker容器，因为其主要目的是演示设计功能并高效地运行测试用例。

欺诈性的汽车保险索赔不仅给保险公司造成损失，而且给保单持有人造成损失。 这项研究的目的是首先开发一种决策算法，以对索赔是否被分类为欺诈行为进行分类； 其次，应该关注哪些类型的变量以检测欺诈性索赔。 为了实现此目标，通过使用变量选择算法发现重要的特征集来构建高度准确的预测模型，从而可以帮助防止将来的损失。 在这项研究中，考虑使用参数和非参数统计学习算法来减少不确定性并增加检测适当主张的机会。 该模型的重要特征集是通过以下方法确定的：通过交叉验证基于观察到的索赔特征来测量变量的重要性，并通过测试使用Akaike信息准则对汽车欺诈性索赔进行准确分类的性能的改进来确定。 使用通过交叉验证选择的一组功能，我们可以达到95％以上的精度。 这项研究将为保险业的欺诈检测研究提供一些好处，以防止保险滥用进一步加剧。

DGFraud是基于图形神经网络（GNN）的工具箱，用于欺诈检测。它集成了基于GNN的最新欺诈检测模型的实现和比较。它还包括一些实用程序功能，例如图形预处理，图形采样和性能评估。可以在此处找到已实现模型的介绍。

我国医疗保险制度实施以来，欺诈违规行为随之出现，形式和手段不断翻新，对医疗保险基金的安全造成极大的影响，社会危害极大，由此可见主动发现医保欺诈行为的重要性和迫切性。

作者：安德烈·维特（Andre Veit） 领英（LinkedIn）： : 电子邮件： 信用卡欺诈检查 不平衡数据的分类和异常检测 关于本笔记本 欺诈并不是什么新鲜事物，事实上，据《您的钱》网站称，第一个欺诈记录发生在公元前300年。 如今，在互联网和数字化以惊人的速度增长的世界中，每天都通过网络实现数百万笔交易和其他操作。 这意味着欺诈者有很多机会。 幸运的是，相对而言很少。 不幸的是……这个事实使他们很难被抓住。 本笔记本的目的是探索几种处理异常检测和高度不平衡的数据集的方法。 概述： 数据探索与准备 无监督学习-异常检测 2.1。 隔离林2.2。 局部离群因子 监督学习-分类 3.1。 逻辑回归3.2。 随机森林3.3。 支持向量机 自动编码器-无监督和半监督学习 4.1。 无监督学习4.2。 半监督学习 数据集 该数据集来自Kaggle网站，可以通过以下链接找到：

反欺诈在营销风控中的应用——Bink Chen.pdf

选民2020 VoterFraud2020是一个多模式Twitter数据集，具有来自260万用户的760万条推文和2560万条与选民欺诈指控相关的转发。 ，交互式Web应用程序，用于探索数据集 具有数字对象标识符（DOI） 10.6084 / m9.figshare.13571084的 ，数据分析背后的代码 快来了 github / sTechLab / twitter-stream，twitter流代码 目录 水化数据 在数据集中的鸣叫和用户对象可以使用水合或。 注意：来自暂停用户的推文将无法进行水合作用。 我们认为这些推文符合。 我们将与已发表的学术研究人员分享这些推文； 给我们发电

风控反欺诈体系.pptx

2020年由于疫情的影响，不少头部广告主削减了 品牌类广告的预算；另外一定比例的头部广告主开始使 用Pre-bid的反欺诈验证方案，有效降低了无效流量造成 的损失。将这些因素量化调整之后我们预测2020年广告 主因移动广告欺诈造成的损失约为180亿元，与去年我 们的预测数据同比下降10%