基于贝叶斯分类技术的电信客户欺诈分析

论文题目: 基于贝叶斯分类技术的电信客户欺诈分析

论文类型: 硕士论文

论文专业: 计算机软件与理论

作者: 刘辉

导师: 戴齐

关键词: 分类,朴素贝叶斯分类,电信客户欺诈

文献来源: 西南交通大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着国内电信市场的不断扩大。中国电信业中欺诈现象越来越严重。这不仅给电信运营商带来了极大的经济损失,还影响了业务的进一步发展。面对日趋严重的电信欺诈行为,电信运营商必须采取一定的措施加以防范。采用数据挖掘分类技术是目前比较有效的防范欺诈的方法。本文的研究主题是电信防欺诈技术,在对多种分类方法进行比较的基础之上,提出利用朴素贝叶斯分类方法建立电信欺诈分类模型的思想,并基于这种方法提出了防范电信欺诈问题的解决方案,设计实现了分类模型。主要工作如下: (1) 分析了课题的研究背景、研究意义以及国内外电信防欺诈问题研究现状,讨论了解决电信防欺诈问题的基本方法。 (2) 对数据挖掘中的贝叶斯分类技术进行了讨论,重点分析了朴素贝叶斯分类技术的基本原理和工作过程。 (3) 提出利用朴素贝叶斯分类方法解决电信欺诈问题的一般方法,并用电信欺诈实例说明了其具体处理过程。 (4) 对利用朴素贝叶斯分类方法预防电信欺诈问题的解决方案做出系统分析和总体设计。 (5) 实现了基于朴素贝叶斯分类方法的电信欺诈分类模型,并用测试数据对模型进行了验证。

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第1章绪论

1．1 课题的研究背景及问题的提出

1．1．1 研究背景

1．1．2 问题的提出

1．2 电信防欺诈研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．3 论文研究的主要内容

1．4 论文的组织

第2章贝叶斯分类

2．1 引言

2．2 数理统计基础理论

2．2．1 条件概率和乘法定理

2．2．2 全概率公式与贝叶斯定理

2．2．3 事件的独立性

2．3 分类

2．3．1 分类的含义

2．3．2 分类的过程

2．3．3 分类模型的评估标准

2．4 贝叶斯分类概述

2．4．1 概述

2．4．2 贝叶斯分类特点

2．4．3 在电信欺诈分类问题中描述贝叶斯定理

2．5 朴素贝叶斯分类

2．5．1 朴素贝叶斯分类原理

2．5．2 朴素贝叶斯分类工作过程

2．6 贝叶斯信念网络

2．7 本章小结

第3章欺诈问题分析

3．1 概述

3．2 问题定义

3．2．1 对业务产品、地点定义

3．2．2 对客户定义

3．2．3 对欺诈行为定义

3．3 源数据说明

3．4 数据分析

3．5 数据预处理

3．6 样本数据集的准备

3．7 分类模型建立

3．8 本章小结

第4章电信防欺诈系统的设计

4．1 系统工作流程介绍

4．2 系统结构及功能介绍

4．2．1 系统结构简介

4．2．2 功能说明

4．3 主要模块介绍

4．3．1 数据预处理模块

4．3．2 欺诈分析模块

4．4 系统实现

4．4．1 简要说明

4．4．2 程序介绍

4．5 本章小结

第5章分类模型评估与应用

5．1 分类模型的评估与检验

5．1．1 评估分类模型准确率的方法

5．1．2 衡量分类模型的两个指标

5．1．3 评估结果

5．2 模型的应用

5．3 本章小结

结束语

致谢

参考文献

攻读学位期间发表的论文

发布时间: 2005-08-16

参考文献

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