欺诈检测：用户行为分析_7.深度学习技术在欺诈检测中的实践.docx

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7.深度学习技术在欺诈检测中的实践

7.1深度学习在欺诈检测中的应用背景

在欺诈检测领域，传统的统计方法和机器学习模型（如逻辑回归、决策树、随机森林等）已经展示了它们的有效性。然而，随着数据量的不断增长和用户行为的复杂性增加，这些方法在处理高维、非线性数据时逐渐显得力不从心。深度学习技术凭借其强大的特征学习能力和对复杂模式的识别能力，在欺诈检测中得到了广泛应用。

深度学习模型通过多层神经网络结构，能够自动从原始数据中学习到高层次的抽象特征，从而更好地捕捉用户行为中的细微差异和复杂模式。这些模型在处理大规模数据集时表现出色，能够显著提高欺诈检测的准确性