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基于支持向量机的信用卡欺诈检测研究

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基于支持向量机的信用卡欺诈检测研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-11页
第一章 绪论第11-21页
  · 研究背景及意义第11页
  · 课题来源第11-12页
  · 国内外研究现状第12-17页
    · 国外研究成果第12-14页
    · 国内研究成果第14-16页
    · 小结第16-17页
  · 研究内容及方法第17-18页
  · 论文结构第18-21页
第二章 信用卡欺诈识别领域的数据挖掘概述第21-37页
  · 信用卡相关知识简介第21-22页
    · 信用卡的由来第21页
    · 信用卡的定义第21-22页
  · 信用卡欺诈风险概述第22-26页
    · 信用卡欺诈风险来源第23-24页
    · 信用卡欺诈风险分类第24-25页
    · 信用卡欺诈检测思路第25-26页
  · 数据挖掘技术概述第26-35页
    · 数据挖掘定义第26-27页
    · 数据挖掘过程第27-28页
    · 数据挖掘功能第28-33页
    · 数据挖掘评估第33-35页
  · 信用卡欺诈风险检测模型第35-37页
第三章 信用卡数据预处理第37-47页
  · 数据预处理概述第37-38页
  · 数据准备第38-41页
    · 信用卡数据的组成第38-40页
    · 增加统计字段第40-41页
  · 数据清洗第41页
  · 数据集成第41-42页
  · 数据转换第42-46页
    · 属性构造第42-43页
    · 离散化及二值化第43-45页
    · 规范化第45-46页
  · 小结第46-47页
第四章 信用卡欺诈检测算法——支持向量机算法第47-62页
  · 支持向量机原理第47-56页
    · 线性分类函数第47-48页
    · 最大边际超平面第48-50页
    · 线性支持向量机第50-52页
    · 非线性支持向量机第52-54页
    · 核函数第54-55页
    · 总结第55-56页
  · 支持向量机训练第56-60页
    · 分块算法第57-58页
    · 固定工作样本集算法第58-59页
    · 序贯最小化算法(SMO)第59-60页
  · 支持向量机模型选择第60-62页
第五章 基于支持向量机的信用卡欺诈检测系统第62-73页
  · 欺诈检测系统的建立及其评价第62-66页
    · 功能模块与流程设计第62-63页
    · 实验平台与程序界面第63-66页
  · 实验过程第66-71页
    · 数据预处理第66-69页
    · 实验数据选择第69-70页
    · 模型参数选择第70页
    · 模型分析第70-71页
  · 实验结果对比及评价第71-72页
  · 小结第72-73页
第六章 总结与展望第73-74页
参考文献第74-78页
致谢第78-79页
读研期间发表论文及科研情况第79 页

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