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面向多维稀疏数据仓库的欺诈销售行为挖掘
被引量:
2
1
作者
郑皎凌
乔少杰
+2 位作者
舒红平
应广华
Louis Alberto GUTIERREZ
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期710-725,共16页
分销渠道系统中,产品制造商会分配给销售额较大的分销商更多返点利润鼓励销售,而分销商之间可能会联合起来将多个分销商的销售业绩累计在其中一个分销商上,获取高额利润,这种商业欺诈行为被称为挂单或窜货.由于数据中大量正常极值点的存...
分销渠道系统中,产品制造商会分配给销售额较大的分销商更多返点利润鼓励销售,而分销商之间可能会联合起来将多个分销商的销售业绩累计在其中一个分销商上,获取高额利润,这种商业欺诈行为被称为挂单或窜货.由于数据中大量正常极值点的存在,使得传统异常探测算法很难区分正常极值和由挂单导致的异常极值;另外,多维销售数据本身就存在的稀疏性导致多维数据异常探测算法无法有效运行.为了克服上述问题,将人工智能和数据库技术结合起来,提出了基于分割率的特征提取方法和基于张量重构的挂单行为挖掘算法.同时,由于分销商之间存在多种挂单行为,设计了基于挂单模式偏序格的特征提取方法来对销售数据集中存在的挂单行为进行分类.在合成数据的实验中,所提出的挂单点挖掘算法能达到65%的平均AUC值,而传统特征提取方法仅达到36%和30%的平均AUC值.在真实数据上的实验结果表明,挂单行为探测方法能区分正常销售极值和挂单行为产生的异常极值.
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关键词
分析渠道欺诈
人工智能
挂单模式
张量
偏序格
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职称材料
题名
面向多维稀疏数据仓库的欺诈销售行为挖掘
被引量:
2
1
作者
郑皎凌
乔少杰
舒红平
应广华
Louis Alberto GUTIERREZ
机构
软件自动生成与智能服务四川省重点实验室(成都信息工程大学)
成都信息工程大学软件工程学院
阿里巴巴技术有限公司
Department of Computer Science
出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第3期710-725,共16页
基金
国家自然科学基金(61772091,61802035,61962006)
四川省科技计划(20YYJC2785,2018JY0448,2019YFG0106,2019YFS0067)
+4 种基金
四川高校科研创新团队建设计划(18TD0027)
广西自然科学基金(2018GXNSFDA138005)
成都信息工程大学科研基金(KYTZ201715,KYTZ201750)
成都信息工程大学中青年学术带头人科研基金(J201701)
广东省普及型高性能计算机重点实验室项目(2017B 030314073)。
文摘
分销渠道系统中,产品制造商会分配给销售额较大的分销商更多返点利润鼓励销售,而分销商之间可能会联合起来将多个分销商的销售业绩累计在其中一个分销商上,获取高额利润,这种商业欺诈行为被称为挂单或窜货.由于数据中大量正常极值点的存在,使得传统异常探测算法很难区分正常极值和由挂单导致的异常极值;另外,多维销售数据本身就存在的稀疏性导致多维数据异常探测算法无法有效运行.为了克服上述问题,将人工智能和数据库技术结合起来,提出了基于分割率的特征提取方法和基于张量重构的挂单行为挖掘算法.同时,由于分销商之间存在多种挂单行为,设计了基于挂单模式偏序格的特征提取方法来对销售数据集中存在的挂单行为进行分类.在合成数据的实验中,所提出的挂单点挖掘算法能达到65%的平均AUC值,而传统特征提取方法仅达到36%和30%的平均AUC值.在真实数据上的实验结果表明,挂单行为探测方法能区分正常销售极值和挂单行为产生的异常极值.
关键词
分析渠道欺诈
人工智能
挂单模式
张量
偏序格
Keywords
distribution channel fraud
artificial intelligence
deal cheating pattern
tensor
partially ordered lattice
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向多维稀疏数据仓库的欺诈销售行为挖掘
郑皎凌
乔少杰
舒红平
应广华
Louis Alberto GUTIERREZ
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
2
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