31、AI-JasCon：用于贝叶斯欺诈检测的人工智能容器化系统

AI-JasCon：用于贝叶斯欺诈检测的人工智能容器化系统

1. 欺诈预测算法

欺诈预测算法以 AI - JasCon（CDR1 … n + 1）作为输入，输出贝叶斯统计模型 Bsr()。以下是具体的算法步骤：

Input: AI-JasCon (CDR1 . . . . . . . . . .n+1)
Output: Bayesian statistical model Bsr ( )
1: {AI-JasCon class model with chaos fraudsters from AI trainingdata}
2: modelbayesain←trainSvmOneClassModel (trFraud)
3: predbayesian←predict (tested, modelsvm)
4:
fori = 1 to nresamplesdo
5:
resample ←trFraud∪resample (trNormal, ratio)
6:
end for
7:
for all L in LN do
8: if exists L1in LF listed up to 7 days before or after L then
9:
predfinal[L] ←1
10:
return predfinal
11:
end for
12:
end for

这个算法通过训练支持向量机一类模型，对测试数据进行预测，并结合重采样和特定规则来最终确定欺诈预测结果。

2. 系统实现流程

从边缘到雾层，欺诈预测设计主要涉及以下几个关键流程：