Detecting Fraudulent Bank Account Based on Convolutional Neural Network with Heterogeneous Data
المؤلفون المشاركون
Lv, Fang
Wang, Wei
Wei, Yuliang
Sun, Yunxiao
Huang, Junheng
Wang, Bailing
المصدر
Mathematical Problems in Engineering
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-03-25
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Detecting fraudulent accounts by using their transaction networks is helpful for proactively preventing illegal transactions in financial scenarios.
In this paper, three convolutional neural network models, i.e., NTD-CNN, TTD-CNN, and HDF-CNN, are created to identify whether a bank account is fraudulent.
The three models, same in model structure, are different in types of the input features.
Firstly, we embed the bank accounts’ historical trading records into a general directed and weighted transaction network.
And then, a DirectedWalk algorithm is proposed for learning an account’s network vector.
DirectedWalk learns social representations of a network’s vertices, by modeling a stream of directed and time-related trading paths.
The local topological feature, generating by accounts’ network vector, is taken as input of NTD-CNN, and TTD-CNN takes time series transaction feature as input.
Finally, the two kinds of heterogeneous data, being integrated into a novel feature matrix, are fed into HDF-CNN for classifying bank accounts.
The experimental results, conducted on a real bank transaction dataset, show the advantage of HDF-CNN over the existing methods.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Lv, Fang& Wang, Wei& Wei, Yuliang& Sun, Yunxiao& Huang, Junheng& Wang, Bailing. 2019. Detecting Fraudulent Bank Account Based on Convolutional Neural Network with Heterogeneous Data. Mathematical Problems in Engineering،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195275
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Lv, Fang…[et al.]. Detecting Fraudulent Bank Account Based on Convolutional Neural Network with Heterogeneous Data. Mathematical Problems in Engineering No. 2019 (2019), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195275
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Lv, Fang& Wang, Wei& Wei, Yuliang& Sun, Yunxiao& Huang, Junheng& Wang, Bailing. Detecting Fraudulent Bank Account Based on Convolutional Neural Network with Heterogeneous Data. Mathematical Problems in Engineering. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1195275
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1195275
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر