使用Keras构建的神经网络模型对电信网络欺诈识别研究

本研究旨在探究电信网络欺诈识别中深度学习模型的应用。采用基于Keras构建的神经网络模型,对欺诈数据集进行了详细的数据准备和模型设计,并对模型训练方法进行了详细阐述。实验结果表明,本文设计的神经网络模型相较于基准模型,在准确率、精确率、召回率和F1分数等评估指标上均有显著提升,尤其是在处理不平衡数据集时表现更为优异。本研究为电信网络欺诈识别提供了一种有效的深度学习解决方案,为相关领域的进一步研究和实践提供了借鉴。

基于卷积神经网络的电信欺诈行为识别系统

针对电信欺诈行为识别,提出一种基于3D卷积神经网络的算法,并应用于上海电信欺诈行为识别项目,进而提出一套完备的识别系统,在正确率、召回率等多个指标上有较大提升,同时可以应对海量电信用户话单数据的严峻挑战。