【摘 要】
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近年来，互联网消费金融的普及快速改变人们的消费习惯，拥有着更前卫的消费习惯的年轻力量渐渐在消费市场占据主导地位，已有三十多年发展史的信用卡行业正在我国再一次迎来增长高潮，与此同时，银行风控系统的面临着不断升级的欺诈交易手段的冲击，直接影响银行、商户、持卡人的经济利益。 在欺诈检测问题上，预测准确性的提升可以为银行和客户挽回巨大的经济损失。为降低信用卡欺诈交易风险，本研究总结了本领域的一些基本研究
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近年来，互联网消费金融的普及快速改变人们的消费习惯，拥有着更前卫的消费习惯的年轻力量渐渐在消费市场占据主导地位，已有三十多年发展史的信用卡行业正在我国再一次迎来增长高潮，与此同时，银行风控系统的面临着不断升级的欺诈交易手段的冲击，直接影响银行、商户、持卡人的经济利益。
在欺诈检测问题上，预测准确性的提升可以为银行和客户挽回巨大的经济损失。为降低信用卡欺诈交易风险，本研究总结了本领域的一些基本研究模型和现存问题，并在此基础上，利用机器学习的方法构建新型的识别模型SMOTE-XGBoost和DBSCAN-XGBoost，对欺诈交易进行识别。模型注重于数据类别不均衡问题和离群值检测方法的应用，文章使用了DBSCAN算法并引入离群值的概念，将聚类算法应用于分类问题中，赋予模型更高的的灵活性，减少对特定决策边界的依赖。这使得模型在面对未曾出现过的欺诈交易数据时，其分类识别功能更加灵活。本研究还探索了特征选择对模型预测效果的影响。
本研究使用真实的信用卡交易数据集作了实证研究，对比了所提出的模型与传统强分类器SVM在分类准确度之间的优劣。
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