欺诈行为检测

2019年8月至2019年10月间，我在卡罗林斯卡研究所Ampatzis实验室实习，开发了一种新的方法来跟踪图像反转的欺诈行为。这个存储库包含了分析收集数据的多种方法。特别是针对斑马鱼的暗沙行为，我们测试了来自两个不同组的七个个体：对照组和转基因组。转基因品系表现出Purkinge细胞的损伤，因为它们编码了肉毒杆菌毒素。我们使用Matlab进行数据分析，测试了相同处理的七条鱼。测试在装有500毫升水的黑色墙壁罐中进行，视频修剪和处理过程详细记录于此。

• Innodb_log_file_size 可以在重启后更改的Redo log文件大小，适用于5.6版本。• Innodb_log_files_in_group 描述了总共的Redo log文件数量。• Innodb_page_size 设置了InnoDB页面的大小。

讨论了银行信用卡欺诈与拖欠行为的数据挖掘实用案例分析，是大数据课程中的一个重要案例。作者是复旦大学的赵卫东博士。

该模型从基站使用角度出发，分析正常用户与欺诈骚扰用户在各项指标上的差异，选取具有显著区别的指标构建模型。模型构建过程涵盖数据预处理、基于熵权法的欺诈骚扰用户指标权重计算以及用户综合评价值计算等步骤。

数字钱包假设您是一家名为PayMo的数字钱包公司的数据工程师，该公司允许用户轻松地向其他PayMo用户请求并付款。PayMo的团队已决定实施一些功能来防止来自不受信任用户的欺诈性付款请求。核心功能包括：功能1，当任何用户向之前从未交易过的用户付款时，将收到通知：“您之前从未与此用户交易过。您确定要继续付款吗？”功能2，PayMo团队担心这些警告可能会令人讨厌，因为很多用户尚未进行过交易，但是位于相似的社交网络中。例如，用户A从未与用户B进行过交易，但用户A和用户B都与用户C进行过交易，因此用户B被视为用户A的“朋友的朋友”，因此，用户A和用户B是“二度”朋友，因此应能够在不触发警告通知的情况下互相付款。因此，PayMo希望您也实现此功能。当用户付款时，如果他们不是“朋友的朋友”，将收到通知：“此用户不是朋友，也不是您的朋友的朋友。确定要继续进行此付款吗？”功能3，更一般地说，PayMo希望将此功能扩展到更大的社交网络，实施一项功能，仅当用户不在“四度好友网络”时才触发警告。

信用卡欺诈是指未经授权的信用卡交易，不仅危害用户财产安全，也给金融机构带来巨大损失。随着电子支付方式的普及，欺诈行为变得更加复杂频繁。建立高效准确的欺诈检测系统至关重要。逻辑回归作为广泛应用于分类问题的统计模型，在信用卡欺诈检测中有着重要应用。通过数据预处理和类别不平衡问题的解决，逻辑回归可以有效区分正常和欺诈交易。优化模型评估和调整阈值是提高检测效果的关键步骤。

在本项目中，我们通过Matlab实现了人体行为姿态检测与识别，其中包含视频分析、行为测试、预警机制以及打架斗殴的识别。整个系统采用GUI界面，使得用户可以方便地进行实时行为监测与数据分析。 视频分析：通过Matlab对视频中的人物进行姿态识别，提取关键骨骼点，准确分析人体动作。 行为测试与预警：系统能够自动识别特定行为并在发生异常时发出预警通知，尤其是对于打架斗殴行为，能够有效预测并提醒监控人员。 GUI界面：系统提供友好的图形界面，用户可以直接上传视频，选择测试行为并查看分析结果。 该系统的开发不仅提供了行为分析的高效工具，还能在紧急情况下提供及时的预警，提升安全监控效率。

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CA683数据分析和数据挖掘评估信用卡欺诈检测模型。提交者：第44组Rakesh Reddy Soma（学生ID：20210927），Akshara Kandimalla（学生ID：20211387），Priyanka Sharma（学生ID：20214753），Mridula Sharma（学生ID：20214750）。要下载信用卡数据集的CSV文件，请访问以下链接：CA683 DA AND DM ASSIGNMENT文件夹中的DA_and_DM_Assignment.ipynb笔记本。