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移动电子支付中交易异常行为的检测方法研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-9页
1 引言第9-12页
   ·课题研究的背景和意义第9页
   ·国内外研究现状第9-11页
     ·贝叶斯网络拓扑训练方法的研究现状第9-10页
     ·贝叶斯网络实证应用现状第10-11页
   ·本文主要工作和组织结构第11-12页
2 异常交易的定义及危害第12-13页
   ·异常交易的定义第12页
   ·异常交易的危害第12页
   ·异常交易的现状第12-13页
3 支付系统对于异常行为处理的工作原理第13-15页
   ·我国移动电子支付安全现状第13页
     ·安全合规现状第13页
   ·风险控制管理系统概述第13-14页
   ·风险控制体系的实现过程第14-15页
   ·相关属性量第15页
4 贝叶斯网络的发展第15-19页
   ·贝叶斯网络的历史第15-17页
     ·贝叶斯统计学第15-16页
     ·贝叶斯网络及人工智能的兴起第16-17页
     ·贝叶斯网络第17页
   ·贝叶斯网络结构学习相关理论方法第17-18页
   ·贝叶斯网络过程及常用应用领域概述第18-19页
5 定义移动电子支付异常行为属性量第19-21页
   ·交易时间第19页
   ·访问时长第19页
   ·交易位置第19-20页
   ·交易金额第20页
   ·商品类型第20页
   ·异常判断第20-21页
6 K2算法、MCMC算法及模型平均理论分析第21-24页
   ·分析MCMG拓扑网络学习优缺点第21页
   ·分析K2拓扑网络学习优缺点第21-22页
   ·模型平均理论介绍第22-24页
     ·模型平均理论介绍及理论目的第22-24页
     ·模型平均的历史及实证第24页
7 研究基于MMHC及K2算法结合构建改进型贝叶斯网络第24-28页
   ·结构学习算法研究思路第24-25页
   ·研究改进型贝叶斯拓扑网络训练方法第25-28页
     ·改进说明第25页
     ·定义算法步骤第25-27页
     ·改进评分算法理论性分析第27-28页
8 研究的改进算法实证分析第28-33页
   ·改进算法准确性分析第28-32页
   ·改进型算法时间复杂度分析第32-33页
9 结论第33-35页
参考文献第35-37页
附录第37-38页
申请学位期间的研究成果及发表的学术论文第38-39页
致谢第39页

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