用于融合欺诈检测系统中多源证据的贝叶斯与 Dempster-Shafer 模型
机器学习
2021-04-16 v1
摘要
融合来自不同来源的证据可通过贝叶斯或 Dempster-Shafer 方法实现。前者需要对先验与似然进行估计，而后者仅需对后验概率进行估计，并能够因来源的不精确性以及对来源间冲突程度进行推理来处理不确定信息。本文描述这两种方法及其如何应用于欺诈检测背景下的全局评分估计。
引用
@article{arxiv.2104.07440,
title = {Bayesian and Dempster-Shafer models for combining multiple sources of evidence in a fraud detection system},
author = {Fabrice Daniel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2104.07440},
year = {2021}
}