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公开(公告)号：CN107230084A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710306325.6
申请日：2017-05-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于大数据的用户行为认证方法及系统，包括：获取每位用户的历史交易记录及网页访问信息；统计历史交易记录及网页访问信息，得出交易数据，根据交易数据中的特征信息为每位用户构建交易行为证书；判断是否存在用户在线交易行为；若是，则抽取出此次交易行为的交易行为信息，从数据库中提取该用户的交易行为证书与交易行为信息的数据特征匹配，得交易行为的风险度，根据风险度判断该交易行为得出用户身份认证结果，并依据交易行为信息及用户身份认证结果更新行为证书。若否，则持续在离线状态下获取历史交易记录及网页访问信息并计算交易数据。
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公开(公告)号：CN107230084B
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN201710306325.6
申请日：2017-05-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于大数据的用户行为认证方法及系统，包括：获取每位用户的历史交易记录及网页访问信息；统计历史交易记录及网页访问信息，得出交易数据，根据交易数据中的特征信息为每位用户构建交易行为证书；判断是否存在用户在线交易行为；若是，则抽取出此次交易行为的交易行为信息，从数据库中提取该用户的交易行为证书与交易行为信息的数据特征匹配，得交易行为的风险度，根据风险度判断该交易行为得出用户身份认证结果，并依据交易行为信息及用户身份认证结果更新行为证书。若否，则持续在离线状态下获取历史交易记录及网页访问信息并计算交易数据。
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公开(公告)号：CN108416369A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810132427.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 基于Stacking和翻转随机降采样分类方法、系统、介质及设备，包括：获取原始训练集，将原始训练集划分为数目大于等于两个的不同的训练子集；为每一训练子集建立数目大于等于两个的不同的组件分类器；将每个组件分类器的输出作为特征进行训练，生成集成分类器；获取测试样本，根据每一组件分类器依次分类测试样本得组件分类结果，以组件分类结果为特征组成一新测试样本，以集成分类器分类新测试样本得最终分类结果，本发明解决了现有技术存在的不均衡数据分类精度差、无法识别少数类、分布特征表现有效性低和分类器区分度较低的技术问题。
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