本文将基于不平衡数据，使用Python进行反欺诈模型数据分析实战，模拟分类预测模型中因变量分类出现不平衡时该如何解决，具体的案例应用场景除反欺诈外，还有客户违约和疾病检测等。只要是因变量中各分类占比悬殊，就可对其使用一定的采样方法，以达到除模型调优外的精度提升。主要将分为两个部分：原理介绍与其花大量的时间对建好的模型进行各种调优操作，不如在一开始就对源数据进行系统而严谨的处理。而数据处理背后的算法
2018-2019-2 20165204《网络对抗技术》 Exp7 网络欺诈防范实践目标本实践的目标理解常用网络欺诈背后的原理，以提高防范意识，并提出具体防范方法。实践内容（1）简单应用SET工具建立冒名网站（2）ettercap DNS spoof（3）结合应用两种技术，用DNS spoof引导特定访问到冒名网站。实践过程一、简单应用SET工具建立冒名网站首先要设置网卡为混杂模式，以便接收所有经
基础准备一、风控建模分类授信类建模反欺诈建模二、反欺诈建模和授信建模的不同什么是欺诈？什么是反欺诈？这一切都是由业务场景所决定。反欺诈底层是什么？不仅要与相类似的数据比较，还需要与自己相比较。也即是说反欺诈的核心是在寻找与欺诈相似的同时，寻找“正常”中的异常。怎么做？有监督，无监督，策略。 三、无监督 图算法模型（社交网络算法、知识图谱等）图数据库（审核策略使用） 四
对节点进行分类，例如判断这个节点是否欺诈。一般的结构型数据分类预测任务，我们通过数据特征和标签作为训练集训练模型。而知识图谱网络中的节点特征是网状结构不是向量结构，我们需要找到从网络中抽取特征的方法，即通过特殊的表达手段，将网络中的节点空间关系抽象为一个向量。
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2023-10-08 14:31:14
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一、实验要求（1）简单应用SET工具建立冒名网站（2）ettercap DNS spoof （3）结合应用两种技术，用DNS spoof引导特定访问到冒名网站。（4）请勿使用外部网站做实验二、实验内容（一）实验准备靶机：Windows7 IP-192.168.171.132 攻击机：Kali IP-192.168.171.128 Kali网关-192.168.171.
文章目录实时指标计算风险态势感知系统基于统计分析的方法核心风控指标数据核心业务数据基于无监督学习的方法基于欺诈情报的方法预警系统风险数据名单体系（名单库）欺诈情报体系数据情报技术情报事件情报情报分析 实时指标计算首先，大致上都有哪些场景。设备上登录 过多的账户1 天内设备上登录的账户过多设备使用 HTTP 代理登录设备某段时间的移动距 离、账号某段时间范围内的活跃天数等（累计）在风控反欺诈业务中
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2023-12-20 18:02:37
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基于知识图谱的小微企业贷款申请反欺诈方案金磐石1,万光明2,沈丽忠31中国建设银行股份有限公司，北京1000332中国建设银行金融科技部，北京100032；3建信金融科技有限责任公司厦门事业群，福建厦门361008摘要：近年来，在各大商业银行竞相开展小微企业信贷业务的同时，贷款欺诈风险也随之产生。针对小微企业信贷业务的特点，提出了一种基于全方位企业画像与企业关联图谱的贷前反欺诈模型。通过整合多源信
原创
2021-04-08 21:19:52
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知识图谱的定义学术角度：语义网络(Semantic Network)的知识库应用角度：多关系图(Multi-relational Graph) ----包含多种类型节点和多种类型边知识图谱中的重要概念：Schema用于限定待加入知识图谱数据的格式。DataType:限定知识图谱节点值的类型Thing:限定节点的类型及属性[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-
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2023-11-14 12:31:36
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01 什么是知识图谱我们可以从不同的视角去审视知识图谱的概念。在Web视角下，知识图谱如同简单文本之间的超链接一样，通过建立数据之间的语义链接，支持语义搜索。 在自然语言处理视角下，知识图谱就是从文本中抽取语义和结构化的数据。 在知识表示视角下，知识图谱是采用计算机符号表示和处理知识的方法。 在人工智能视角下，知识图谱是利用知识库来辅助理解人类语言的工具。 在数据库视角下，知识图谱是利用图的方式去
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2023-10-07 15:04:13
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文章目录一、python 与neo4j 数据库交互1.创建图对象2.创建数据对象Relationshipquery匹配所有节点匹配符合指定条件节点Update修改单个节点修改多个节点两个节点新加关系删除删除关系链 delete只删除关系 separate批处理创建多个节点删除所有的关系二、版本问题三、参考链接 一、python 与neo4j 数据库交互py2neo==4.3.01.创建图对象fr
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2023-12-27 13:29:22
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OK~从今天开始，我们开始构建知识图谱！今天是第一相关文章，主要就是知识图谱的相关概述，知识图谱系列的文章都将收录在我的个人专栏《知识图谱系列》中目录一、知识图谱的定义1.1 实体1.2 概念1.3 属性1.4 内容1.5 关系二、知识图谱的架构2.1 逻辑结构2.2 体系架
知识图谱是知识工程的分支，在人工智能领域有重要的作用。我们日常使用的搜索引擎背后的工作逻辑****、电商平台的智能推荐等都运用了知识图谱，本文主介绍知识图谱的基本概念、相关技术，以及知识图谱构建流程。通过本文可以了解什么是知识图谱，知识图谱经历的怎样的发展，知识图谱的作用，知识图谱如何建立以及相关技术。相关技术的详细情况以后会慢慢更新。
什么是知识
大家好，我是大D。今天给大家分享一篇 Spark 核心知识点的梳理，对知识点的讲解秉承着能用图解的就不照本宣科地陈述，力求精简、通俗易懂。希望能为新手的入门学习扫清障碍，从基础概念入手、再到原理深入，由浅入深地轻松掌握 Spark。1、初识 SparkSpark不仅能够在内存中进行高效运算，还是一个大一统的软件栈，可以适用于各种各样原本需要多种不同的分布式平台的场景。背景Spark作为一个用来快速
第二周作业：利用Neo4j构建知识图谱内容，熟悉Cypher查询语言。思路：以岗位为中心，按照 岗位->知识->岗位方向 的流程来构建节点和关系。注意：中途会涉及到同一个节点，由于create语句会重复创建属性相同的节点，而merge语句会检测是否重复。因此在创建节点的时候选取的是merge语句，而不是create语句。先构建 "自动化办公" 线路相关的节点以及关系。创建相关节点。
知识图谱 | 表示学习篇1 知识图谱表示的挑战2 词的向量表示方法3 知识图谱嵌入3.1 概念3.2 优缺点4 知识图谱嵌入方法4.1 转移距离模型—TransE及其变体4.1.1 TransE4.1.2 TransH4.1.3 TransR4.1.4 TransD4.1.5 TransSparse4.1.6 TransM4.1.7 ManifoldE4.1.8 TransF4.1.9 Tran
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2023-12-14 11:27:58
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知识图谱是人工智能的重要基石，因其包含丰富的图结构和属性信息而受到广泛关注.知识图谱可以精确语义描述 现实世界中的各种实体及其联系，其中顶点表示实体，边表示实体间的联系.知识图谱划分是大规模知识图谱分布式处理的 首要工作，对知识图谱分布式存储、查询、推理和挖掘起基础支撑作用.随着知识图谱数据规模及分布式处理需求的不断增 长，如何对其进行划分已成为目前知识图谱研究热点问题.从知识图谱和图划分的定义出
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2023-11-20 11:50:33
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CodeWisdom软件开发知识图谱服务平台1.0发布啦！通过挖掘并积累大量软件开发知识，本团队构建了多种知识类型的知识图谱，并在此基础上开发了Cerebro问答机器人，支持API查询、代码推荐、Stack Overflow帖子搜索、软件知识概念解释、问答推荐、三方库查询等功能。本次发布包括8个知识服务接口与5个软件开发知识图谱访问接口，覆盖了API、样例代码、问答讨论、软件开发概念等不同方
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2023-10-23 20:09:27
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上次介绍了知识图谱的一些基本概念，这次我们来谈谈知识图谱的构建方法。 我们知道知识图谱的数据是通过三元组（主语，谓词，宾语）的方式进行组织，每一个三元组代表一条知识，这些三元组并不是杂乱无章的堆砌在知识图谱中，而是按照一定的逻辑组织起来的。1 知识图谱的数据结构从知识图谱数据组织的架构来看，可以把知识图谱的数据分为两个层次，一个是数据模型层，数据模型是按照本体论的思想，勾画出来的数据组织模式，数据
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2023-11-15 10:38:11
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《TensorFlow知识图谱实战》知识图谱（Knowledge Graph）的概念由谷歌首先提出，旨在实现更智能的搜索引擎。目前，随着智能信息服务应用的不断发展，知识图谱已被广泛应用于智能搜索、智能问答、个性化推荐、情报分析、反欺诈等领域。另外，通过知识图谱能够将Web上的信息、数据以及链接关系聚集为知识，使信息资源更易于计算、理解以及评价，并且形成一套Web语义知识库。知识图谱以其强大的语义处
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2023-12-26 15:59:36
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一. 流程1. 安装pymysql，mysqlpip install pymysql2. 爬取数据执行 crawler.movie_crawler.py3. 利用D2RQ生成mapping文件generate-mapping -u root -o kg_demo_movie_mapping.ttl jdbc:mysql:///kg_demo_movie这里需要对生成的mapping进行
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2024-01-02 12:33:07
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