电信诈骗检测：一维卷积神经网络结合算法实践

本文主要探讨了一种基于一维卷积神经网络（1D CNN）的分类算法在电信诈骗检测中的应用。研究者首先对原始数据集进行样本抽样和数据集划分，然后介绍了一种名为CNNcombine的算法，该算法结合了1D CNN和传统分类算法，以提高检测准确性。 在电信诈骗检测的问题中，样本的不平衡是一个关键挑战。原始数据集中正样本（电信诈骗行为）的数量远大于负样本（正常通信行为），比例约为110:37.8。为了优化建模过程，研究者采用了随机抽样的方法，使样本数量减少到6.7万，保持正负样本比例大约为1:5，以平衡数据并提升模型的训练效率和准确性。 数据集的划分是确保模型泛化能力的重要步骤。在本研究中，数据集被随机划分为训练集和测试集，比例为70%:30%，这意味着大部分数据用于训练模型，小部分用于验证模型的性能。 卷积神经网络（CNN）是一种在图像识别等领域表现出色的深度学习模型。在本文中，1D CNN被应用于非图像数据，如电信通信记录，进行特征提取和分类。1D CNN通过卷积层和池化层的交替使用，可以从一维序列数据中捕获局部特征，适用于处理如时间序列数据或文本数据。 CNNcombine算法是本文的创新点，它结合了1D CNN与多种传统分类算法，旨在解决非图像类别的分类问题。这种结合策略可能利用了CNN在学习复杂模式上的优势以及传统算法的稳定性和解释性。通过集成学习，CNNcombine算法能够获得比单一算法如XGBoost更高的检测准确率，从而更有效地识别电信诈骗用户。 论文的实验结果证明了这种方法的有效性，CNNcombine在检测电信诈骗用户方面的表现优于常见的机器学习分类算法。这为电信诈骗的预防和打击提供了新的技术手段，有助于保障用户的通信安全。 关键词：机器学习、蜂窝网络数据、深度学习、分类算法 这篇首发论文展示了1D CNN在电信诈骗检测领域的潜力，通过结合传统算法，提高了模型的性能，对于未来电信安全领域的研究具有重要的参考价值。