[发明专利]经优化平均查准率通过机器学习检测银行交易组中的异常在审
| 申请号： | 201880024752.8 | 申请日： | 2018-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN110678890A | 公开（公告）日： | 2020-01-10 |
| 发明（设计）人： | 若尔丹·弗雷里;阿莫里·哈布拉德;马克·塞邦;里云·盖尔东;奥利维耶·卡埃朗 | 申请（专利权）人： | 世界线公司;让·莫纳圣埃蒂安大学;国家科学研究中心 |
| 主分类号： | G06Q20/40 | 分类号： | G06Q20/40 |
| 代理公司： | 51258 成都超凡明远知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王晖;张红平 |
| 地址： | 法国*** | 国省代码： | 法国;FR |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于检测一组支付交易中的异常的方法，该方法包括：‑建立由一组模型形成的元模型(E3)，每个模型都在训练组上进行训练，以便确定每个交易为异常的风险，所述元模型是由“梯度提升”技术建立的，以便优化表示元模型的平均查准率的可导函数；‑将所述组提交给元模型，以便确定所述组的每个交易的风险，以及‑确定与大于确定的阈值的风险相对应的交易的子组，以便在所述子组中提供预定数量的交易。 | ||
| 搜索关键词： | 元模型 交易 子组 支付交易 查准率 训练组 组模型 检测 优化 | ||
【主权项】：
1.一种用于检测一组支付交易中的异常的方法，所述方法包括：/n-建立由一组模型形成的元模型(E3)，每个模型都在训练组上进行优化以便确定每个交易为异常的风险，所述元模型是使用“梯度提升”技术建立的，以对表示所述元模型的平均查准率的可导函数进行优化；/n-将所述组提交给所述元模型(S4)，以确定所述组的每个交易的风险，以及/n-确定与大于确定的阈值的风险相对应的交易的子组，以便在所述子组中提供预定数量的交易。/n
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