基于SVM的电信客户欺诈检测技术应用研究(pdf 69页)

目录
摘要II
Abstract．III
插图索引VI
附表索引．．VII
第1章绪论．1
1．1研究背景和研究意义1
1．2研究现状2
1．2．1关于电信客户欺诈检测的研究2
1．2．2相关领域的欺诈检测的研究3
1．3研究思路与研究内容．4
1．3．1研究思路4
1．3．2研究内容4
1．4研究方法5
第2章支持向量机发展及相关理论基础8
2．1支持向量机的发展过程8
2．2支持向量机相关理论．9
2．2．1最优分类超平面11
2．2．2广义最优分类超平面．．12
2．2．3核函数12
2．2．4 分类支持向量机的构造．．13
2．3机器学习相关理论13
2．4统计学习相关理论．14
2．4．1 VC理论．．15
2．4．2结构风险最小化准则．．15
2．5本章小结16
第3章基于OV-SVM的数据集分类方法．17
3．1单向量支持向量机．18
3．1．1基于超平面的OV-SVM．19
3．1．2基于超球体的OV-SVM．19
3．2随机选择算法．．20
3．3基于OV-SVM的分类过程21
3．3．1I数据约简22
3．3．2 OV-SVM训练22
3．3．3数据恢复23
3．3．4 SVM分类23
3．4实验结果24
3．5本章小结25
第4章SVM在电信客户欺诈中的应用26
4．1电信欺诈定义、分类与模型建立的需求26
4．1．1电信欺诈的定义26
4．1．2电信客户欺诈的分类26
4．1．3模型建立的需求．．27
4．1．4目标定义28
4．2 数据预处理28
4．2．1数据采集．28
4．2．2数据清洗29
4．2．3数据转换30
4．2．4特征选择方法．．30
4．3建立用户模型31
4．4欺诈检测建模34
4．5本章小结．35
第5章检测模型的应用测试．36
5．1系统检测环境36
5．2模型评价．38
5．3本章小结．40
结论41
参考文献43
致谢49
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