SCARFF: 基于 Spark 的流式信用卡欺诈检测可扩展框架
分布式、并行与集群计算
2017-09-27 v1
摘要
电子商务的扩张以及客户对电子支付信心的增加，使欺诈检测成为关键因素。在（近）实时环境中检测欺诈需要设计和实现能够摄取和分析海量流数据的可扩展学习技术。分析技术的最新进展以及用于大数据存储和处理的开源解决方案的可用性，为欺诈检测领域开辟了新的前景。在本文中，我们提出了一种可扩展实时欺诈检测器，它将大数据工具与一种处理不平衡、非平稳性和反馈延迟的机器学习方法相结合。在真实信用卡交易的海量数据集上的实验结果表明，该框架在大量交易流上是可扩展、高效且准确的。
引用
@article{arxiv.1709.08920,
title = {SCARFF: a Scalable Framework for Streaming Credit Card Fraud Detection with Spark},
author = {Fabrizio Carcillo and Andrea Dal Pozzolo and Yann-Aël Le Borgne and Olivier Caelen and Yannis Mazzer and Gianluca Bontempi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1709.08920},
year = {2017}
}