基于大数据的网络金融异常检测研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-11页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-10页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 本文主要研究内容 | 第11-12页 |
| 1.3 本文组织结构 | 第12-13页 |
| 1.4 本章小结 | 第13-14页 |
| 第二章 基于大数据的网络金融行为异常检测相关介绍 | 第14-19页 |
| 2.1 网络金融行为 | 第14-16页 |
| 2.2 异常检测国内外研究现状介绍 | 第16-18页 |
| 2.3 本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 基于角度的异常检测算法研究 | 第19-30页 |
| 3.1 基于角度方差的异常检测思想 | 第19-21页 |
| 3.2 C-ABOD算法 | 第21-24页 |
| 3.3 实验 | 第24-29页 |
| 3.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第四章 基于抽样的局部距离异常检测方法 | 第30-44页 |
| 4.1 相关工作 | 第31-32页 |
| 4.1.1 基于距离的异常检测方法 | 第31页 |
| 4.1.2 基于抽样的异常检测方法 | 第31-32页 |
| 4.2 准备知识 | 第32-33页 |
| 4.2.1 基于概率的数据抽样 | 第32-33页 |
| 4.2.2 局部距离的异常检测方法 | 第33页 |
| 4.3 基于密度抽样的局部距离异常检测 | 第33-39页 |
| 4.3.1 基于密度偏倚的数据抽样 | 第34-36页 |
| 4.3.2 基于哈希的密度近似估计 | 第36-37页 |
| 4.3.3 基于局部距离的异常系数计算 | 第37-38页 |
| 4.3.4 算法流程 | 第38-39页 |
| 4.4 实验 | 第39-43页 |
| 4.4.1 性能度量 | 第39-40页 |
| 4.4.2 数据描述和参数设定 | 第40页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第40-43页 |
| 4.5 本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 结论 | 第44-46页 |
| 5.1 全文总结 | 第44页 |
| 5.2 研究展望 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
