TY -的A2 Uddin m . iran盟——刘,剑盟——顾,鑫盟商,曹国伟PY - 2020 DA - 2020/12/24 TI -金融欺诈的定量检测基于深度学习电子商务的大数据组合SP - 6685888六世- 2020 AB -目前,越来越多的金融领域的欺诈行为。金融欺诈行为的检测和预防具有重要意义的调节和维持一个合理的金融秩序。深入学习算法被广泛使用,因为他们的识别率高,鲁棒性好,强烈的实现。因此,在电子商务的背景下,大数据,提出了一种定量检测算法基于深度学习的金融欺诈。首先,编码器用于提取的特征行为。同时,为了降低计算复杂度,特征提取是局限于时空的体积密度轨迹。第二,神经网络模型用于特性转换成行为视觉词表示,使用加权关联方法和功能进行融合来提高特征分类的能力。最后,使用稀疏重建错误判断和检测金融欺诈。该方法构建一个深有多个隐藏层的神经网络模型,学习特征的表达数据,并充分描绘了丰富的内部信息的数据,从而提高金融欺诈检测的准确性。实验结果表明,该方法可以有效地学习数据的基本特征,并显著提高欺诈检测算法的检测率。 SN - 1076-2787 UR - https://doi.org/10.1155/2020/6685888 DO - 10.1155/2020/6685888 JF - Complexity PB - Hindawi KW - ER -