基于TLSTM的医疗保险欺诈检测

医疗保险欺诈对医疗基金的正确使用造成了严重威胁。随着信息化的发展,越来越多的用户属性信息和行为信息被积累下来,使得通过分析用户行为序列进行欺诈识别成为了可能。但在医疗保险背景下,由于供需双方存在严重的信息不对称现象,欺诈者会努力模仿合法用户的行为,而且欺诈者的比例很小,传统的基于分类的欺诈识别算法不再适用。此外,患者的就医行为具有一定的偶发性,时间分布不均匀。针对样本不平衡和时间分布不均匀的挑战,提出基于TLSTM的医保欺诈识别框架,将用户的历史就医行为序列作为TLSTM模型的输入,预测患者再入院原因及诊疗方案,通过比较模型输出与用户当前就医行为的差异程度,来判断用户存在欺诈的可能性。实验表明,该算法在欺诈识别准确度上明显优于已有算法。     

一种用于微博谣言检测的半监督学习算法

在微博谣言检测中,对微博谣言进行正确标注需要耗费大量的人力和时间,同时数据类别的不平衡也影响了微博谣言的正确识别。为了解决该问题,提出一种基于Co-Forest算法针对不平衡数据集的改进方法,利用SMOTE算法和分层抽样平衡数据分布,并通过代价敏感的加权投票法来提高对未标记样本预测的正确率。该方法只需要对少量训练数据实例进行谣言类别标注即可有效检测谣言。10组UCI测试数据和2组微博谣言的实证实验证明了算法有效性。     

DWDIS:面向分析的Deep Web数据集成系统

传统Deep Web数据集成研究侧重满足用户的即时查询需求,对数据分析应用缺乏充分支持,提出一个面向分析的Deep Web数据集成系统DWDIS,能够在较少人工参与下对大量Web数据库进行高质量数据获取、抽取和整合,为分析型应用提供优质全面的结构化数据.DWDIS支持领域模型的自动演化;通过自动识别和理解查询接口,采用查询词采新率模型以较小代价最大限度地获取Deep Web页面;充分利用集成系统已有数据中隐含的数据特征,对Deep Web页面进行有效页面抽取和语义标注;结合Web数据源特征,使用机器学习方法对来自大量Web数据库的数据实现高准确率的重复记录检测和数据融合.     

SaaS多租户数据放置的优化调整策略研究

采用副本技术的SaaS多租户数据为满足租户访问及服务提供商管理的需求,在云中多节点必须合理放置。针对多租户数据特征和节点负载情况,对负载超重节点或超轻节点,通过调整数据副本数目和位置进行放置策略维护及优化,在满足所有租户SLA需求的同时最小化服务提供商的成本代价,实现服务质量与管理成本2个目标的均衡。并通过实验与随机放置策略和贪婪放置策略进行比较,证明该策略的可行性和有效性。