10.3778/j.issn.1002-8331.2002-0082
WKAG:一种针对不平衡医保数据的欺诈检测方法
医保欺诈检测具有迫切的现实意义,当前工作主要以机器学习方法为主,但面临两个重要问题:(1)数据不平衡问题较为突出,欺诈样本占比极小,影响识别效果;(2)数据特征的选取与构造过于依赖领域业务知识,难以保证特征有效性.针对这些问题,提出了一种针对不平衡医保数据的欺诈检测方法——WKAG.使用WGAN-KDE(Wasserstein Generative Adversarial Network-Kernel Density Estimation)方法改善数据不平衡问题,结合自编码器(Auto-Encoder)提取数据的深层隐藏特征,使用Gradient Boosted Decision Tree(GBDT)检测医保欺诈行为.在多个公开数据集上验证了该方法有效性,并在真实医保业务数据集上进行了实验验证,结果表明了WKAG可作为医保欺诈行为的有效检测方法.
生成对抗网络、不平衡类、自编码特征表示、医保欺诈检测、集成学习
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TP391(计算技术、计算机技术)
中国科学院STS计划;中科院创新青年促进会;自治区天山青年计划
2021-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
247-254
