基于贝叶斯分类技术的电信客户欺诈分析
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1．1 课题的研究背景及问题的提出 | 第8-9页 |
| 1．1．1 研究背景 | 第8页 |
| 1．1．2 问题的提出 | 第8-9页 |
| 1．2 电信防欺诈研究现状 | 第9-14页 |
| 1．2．1 国外研究现状 | 第9-12页 |
| 1．2．2 国内研究现状 | 第12-14页 |
| 1．3 论文研究的主要内容 | 第14页 |
| 1．4 论文的组织 | 第14-16页 |
| 第2章 贝叶斯分类 | 第16-26页 |
| 2．1 引言 | 第16-17页 |
| 2．2 数理统计基础理论 | 第17-18页 |
| 2．2．1 条件概率和乘法定理 | 第17页 |
| 2．2．2 全概率公式与贝叶斯定理 | 第17-18页 |
| 2．2．3 事件的独立性 | 第18页 |
| 2．3 分类 | 第18-20页 |
| 2．3．1 分类的含义 | 第18-19页 |
| 2．3．2 分类的过程 | 第19页 |
| 2．3．3 分类模型的评估标准 | 第19-20页 |
| 2．4 贝叶斯分类概述 | 第20-22页 |
| 2．4．1 概述 | 第20页 |
| 2．4．2 贝叶斯分类特点 | 第20-21页 |
| 2．4．3 在电信欺诈分类问题中描述贝叶斯定理 | 第21-22页 |
| 2．5 朴素贝叶斯分类 | 第22-24页 |
| 2．5．1 朴素贝叶斯分类原理 | 第22页 |
| 2．5．2 朴素贝叶斯分类工作过程 | 第22-24页 |
| 2．6 贝叶斯信念网络 | 第24-25页 |
| 2．7 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 欺诈问题分析 | 第26-37页 |
| 3．1 概述 | 第26页 |
| 3．2 问题定义 | 第26-28页 |
| 3．2．1 对业务产品、地点定义 | 第27页 |
| 3．2．2 对客户定义 | 第27页 |
| 3．2．3 对欺诈行为定义 | 第27-28页 |
| 3．3 源数据说明 | 第28-30页 |
| 3．4 数据分析 | 第30-32页 |
| 3．5 数据预处理 | 第32-34页 |
| 3．6 样本数据集的准备 | 第34页 |
| 3．7 分类模型建立 | 第34-36页 |
| 3．8 本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 电信防欺诈系统的设计 | 第37-46页 |
| 4．1 系统工作流程介绍 | 第37页 |
| 4．2 系统结构及功能介绍 | 第37-40页 |
| 4．2．1 系统结构简介 | 第37-38页 |
| 4．2．2 功能说明 | 第38-40页 |
| 4．3 主要模块介绍 | 第40-42页 |
| 4．3．1 数据预处理模块 | 第40-41页 |
| 4．3．2 欺诈分析模块 | 第41-42页 |
| 4．4 系统实现 | 第42-45页 |
| 4．4．1 简要说明 | 第42-43页 |
| 4．4．2 程序介绍 | 第43-45页 |
| 4．5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 分类模型评估与应用 | 第46-51页 |
| 5．1 分类模型的评估与检验 | 第46-49页 |
| 5．1．1 评估分类模型准确率的方法 | 第46-48页 |
| 5．1．2 衡量分类模型的两个指标 | 第48页 |
| 5．1．3 评估结果 | 第48-49页 |
| 5．2 模型的应用 | 第49-50页 |
| 5．3 本章小结 | 第50-51页 |
| 结束语 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-58页 |
| 攻读学位期间发表的论文 | 第58页 |
