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拍拍贷科研再下一城:反敲诈研讨成果收录邦际顶级学术会议CIKM2019

 11月3日-7日,CIKM 2019正在中邦北京举办,拍拍贷与浙江大学、加州大学洛杉矶分校(UCLA)联合发外的论文“Understanding Default Behavior in Online Lending”被CIKM 2019任命,并动作口头报告(Oral)论文正在大会中举行先容。

CIKM(ACM International Conference on Information Knowledge Management)是全世界推算机畛域影响力大的专业学术组织ACM旗下年度会议,每年荟萃环球学术界和工业界的顶    级专家和研讨人员,萦绕大数据和人为智能的新进展和研讨热点举行深刻探讨。据悉,本年会议投稿数目远超上届,为严格的Research Track长文收录率仅为19%。

 首    次通过社交网络验证不良中介

敲诈是金融行业面临的严酷挑战。关于借贷业务而言,用户敲诈与违约的外像类似,若何更有用地鉴别敲诈用户并举行防止是一个很具挑战性的课题,也受到金融机构的宽泛闭注。传统的反敲诈方式以规则为主,能够较好地将少许拥有明确特性的敲诈分子挡正在门表。然而,正在杀伤力为宏大的团伙敲诈中,因为团伙成员各有分工,主题的组织人员往往很顾惜自己的羽毛,外现得很有迷惑性,用老例步骤很难鉴别。

由拍拍贷与浙江大学杨洋教员团队和加州大学洛杉矶分校孙怡舟教员团队合作终了的论文“Understanding Default Behavior in Online Lending”,不再把用户看作伶仃的、听从独立同散布假如的个体,而是还原了用户之间的社交网络闭系,构建由千万节点构成的复杂网络,应用网络结构个性去发明团伙敲诈中的分歧角色和闭系,举行有用鉴别和防止。

用户的社交闭系跟是否敲诈很难有直接的闭联,然而不良中介是团伙敲诈的始作俑者,跟敲诈有直接的闭联。论文中创制性地引入不良中介这一特殊社会角色动作桥梁,并基于1100万用户的大规模数据集,揭示了不良中介分歧于逾期用户和一般用户的社交网络特点。这也是就目前所知,第一次从社交网络个性角度对不良中介的保管举行验证,而且深刻研讨这一团伙敲诈闭键角色正在社交结构上区别于其他用户的特点。

论文还提出了一个全新的半监督进修框架——双任务因子图模型(如下图),对不良中介(y)和违约(z)这两个高度闭联的预测指标举行联合建模,引入一个传导因子()来刻画这两个任务相互的影响,从而能够通过跟违约用户的闭联状况来援手更好地鉴别不良中介,通过跟不良中介的闭联状况来更好地预测可以出现的违约。

图片1.png

双任务因子图模型

拍拍贷AI团队手艺人员外示,这个框架提供了一个很强大的上风:当大宗缺失此中一个预测指标标签数据的时分,能够通过另一个闭联的任务对该任务举行增强。因为不良中介的标签往往依赖反敲诈专家举行考察来获取,异常腾贵,而这个框架能够正在的确没有已知不良中介标签的状况下实现对这一暗藏身份的有用鉴别,而且援手提升对违约的预测。

据了解,该文工作的有用性正在多个实行中得到了验证,而且动作拍拍贷明镜反敲诈系统的沉要一环已逐步投入现实业务使用,大大提升了反敲诈的有用性和效率。

   创新算法提升复杂网络外示进修质量

此表,由同一团队推出的另一篇论文“A Unified Network Embedding Algorithm for Multi-type Similarity Measures”中的工作也将正在CIKM workshop GRLA上举行先容。

据了解,该论文则是闭于复杂网络外示进修,即,将重大的社交闭联网中的一个个节点,描画为向量,而且维持原网络正在结构、语义、临近等方面的实质。这个向量化的外示普通是复杂网络存储和盘诘、建模等下逛使用的起点,外示进修的质量直接影响使用,以是受到宽泛闭注。

经典步骤普通选取网络连通或者结构类似来动作节点类似的怀抱尺度,而对不满足这品种似怀抱的数据和使用场景则效果欠安。好比逾期用户节点往往拥有连通类似的个性,而不良中介往往拥有结构类似的个性。

拍拍贷研讨人员外示,正在这篇作品中,提出了一个统一的算法框架,能够矫捷进修分歧类似怀抱的沉要水平,从而能够便利运用同一套算法来应对分歧的下逛使用,对业务工程实践很友好。

动作头部金融科技平台,拍拍贷相闭研讨人员均来自海内表顶   级高校和驰名科技企业,并占有来自加州理工大学、加州大学洛杉矶分校、浙江大学等高校的多名教授动作科学照拂,持久维持积极的合作。本次CIKM先容的2篇论文也展示了几方优秀合作的阶段性成果。

目前,拍拍贷自研手艺已实现业务流程的全掩盖,如人脸鉴别、多场景OCR、声纹鉴别等多模态核身手艺,语音鉴别、贪图鉴别、语义理解等全流程智能对话机械人手艺,基于复杂网络的不良中介鉴别和团伙鉴别手艺等。未来,拍拍贷还将正在智能投放、精准营销、核身、反敲诈和智能客服等金融场景推出更多的使用和研讨成果。

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