1. 更新预览 在 HBaseManager 2.0.6 版本中,主要集成了 Kerberos 认证以及初步支持 HQL 功能。快速体验站点:http://www.jielongping.com:9527/index 账户密码:admin/admin123 http://www.jielongping.com:9527/index 账户密码:admin/admin123 2. Kerbe
转载 2023-07-12 22:59:42
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本项目主要实现逻辑如下: 1.将测试数据分表格存入mysql数据库。 2.设计知识图谱关系图,按照设计思路将node与对应relationship存入neo4j数据库。 3.设计一套有效特征,提取特征用于机器学习模型进行训练,用以判断。 4.将提取特征cypher语句存入mysql,使用SpringBoot搭建微服务,用以读取api获取每个进件特征矩阵。 5.使用逻辑回归、GBDT,神
在信贷场景中,存在很多分类模型应用,例如申请信用、欺诈识别、客户流失等属于二分类模型,信用评价、价值分层、额度定价等属于多分类模型,因此分类模型在信贷体系架构中占据着非常重要位置。对于分类有监督模型场景,无论是二分类还是多分类,当我们完成模型拟合训练之后,必然会对模型结果进行预测,这样才能进一步对模型效果进行综合评价。例如分类模型指标AUC、KS、accuracy、Recall
黑灰产在互联网领域盛行,从反面推动了业务安全反欺诈领域快速发展。互联网SAAS服务产品响应市场不断创新,也决定了业务风险多样性。笔者所在财税领域常见非财税业务互联网场景包括登陆注册、短信接口、营销活动、渠道引流推广、交易和支付等。本文以这些场景为基础,搭建一套基于规则引擎业务反欺诈平台。本篇文章会讲到如下内容:1. 剖析羊毛党等黑产运作体系、攻击手段等;2. 分享如何搭建一套
这里写目录标题一:电商中台核心流程剖析1.1 领域相关技术及引擎构建能力1.1 系统核心手段1.2 系统设计二:电商架构技术实践与演进2.1 电商1.02.2 项目从零怎么做?2.2.1 1.0痛点2.2.2 1.0plus基于规则架构2.3关键技术2.3.1 开源规则引擎2.3.2 自研规则引擎2.2 整体架构演进2.3 holad住一个方向三:
使用机器学习构建简单金融反欺诈模型(一)EDA+XGBOOST 本篇带来是如何在金融领域应用我们机器学习来识别一些风险 仅仅作探索性尝试,可以当作是一个简单baseline吧 概念首先了解一下什么是金融反欺诈,由于笔者目前就职于公司是一家大型P2P金融互联网公司(top那几家),那么我们公司有理财,信贷,保险,货基等等业务。就拿借贷来说,简而言之就是借钱给
目录1: 策略调优简介1.1: 什么是策略调优1.2: 策略调优应用场景1.3: 策略调优分类1.4: 策略调优主要步骤2: A类调优讲解2.1: 传统型调优2.2: 临时型调优2.3: A类调优案例3: D类调优讲解3.1: D类调优案例现将原知乎文章同步至本博客中: 1: 策略调优简介1.1: 什么是策略调优客户有生命周期,与客户风险对应策略,也存在着生命周期。而策略调优,就是为了限
本系列上一篇文章搭建系统道路上踩过坑02-风险分析,我们介绍了在采集信息后如何去分析这些数据产出风险事件,而产出报警已经脱离了业务系统并不能被采用。 说白了:分析出来东西不能光自己看着High,还得去阻拦这些风险才能真正产生业务价值。 在开始前,我们还是回顾下业务主要做四件事: 1、拿到足够多数据 2、做足够灵活分析平台去分析数据 3、产出风险事件进行阻拦风险 4、
 海关外贸企业大数据平台根据获取实时数据,实现对外贸企业实时动态分析,通过迁移学习、机器深度学习方法,对客户360度画像,分析客户行为习惯,从而实现客户精准营销应用,智能推送优质客户资源,严格控制风险。如图6所示。▲ 图6 海关外贸企业大数据平台产品应用1、风险控制海关外贸企业大数据平台可用于信贷客户反欺诈分析、信用等级评估、贷后风险监测预警与催收等环节,严格进行风险防范;
1.背景互联网迅速发展,为电子商务兴起提供了肥沃土壤。2014年,中国电子商务市场交易规模达到13.4万亿元,同比增长31.4%。其中,B2B电子商务市场交易额达到10万亿元,同比增长21.9%。这一连串高速增长数字背后,不法分子对互联网资产觊觎,针对电商行业恶意行为也愈演愈烈,这其中,最典型就是黄牛抢单囤货和商家恶意刷单。黄牛囤货让广大正常用户失去了商家给予优惠让利;而商家刷单刷
序言: 在金融信贷产品场景中,始终是整个产品流程重心,模块体系架构与决策效果直接影响到产品业务收益。本文通过信贷产品年终工作总结形式,介绍下风策略与模型开发、应用等内容,主要通过以下几个维度进行分析与展示,分别为策略规则、评分模型、决策矩阵、指标等。最后,结合本文介绍要点,在课程最后还有一个具体场景案例可以进行实操解读,进一步帮助大家提升对策略认识。可谓有实操有数据,
风险策略分析方法跟大多数数据分析场景相似,都是一种数据下探直到找到问题原因过程,有些像剥洋葱一样直到探索到问题真像,我们称这种方法为剥洋葱法。 为什么在整个策略分析中,我们一开始并不能了解到问题真像(比如找到那个“心”)。因为这个是由整体决策流程决定,了解风业务可以看看整体流程,大致由以下几个部分组成: ①事件 ②策略集 ③规则 也可以参考之前文章:策略篇—风险事
本文简单介绍具体是做什么,以及一些常见系统实现架构。 文章目录前言一、互联网是做什么定义二、常见系统实现架构1.系统架构2.系统流程三、核心风险识别环节1.规则及规则引擎规则是什么?常见规则分类:常用开源规则引擎:2.特征模型总结参考 前言 虽然都是从事安全相关工作,而一直都是比较神秘存在。仅大概模糊了解一些规则,实际不知
转载 2023-09-05 22:36:52
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# hbase平台 ## 引言 随着大数据技术快速发展,分布式数据库成为了存储和处理海量数据重要工具。HBase作为Hadoop生态系统中一员,提供了高可靠性、高性能、高扩展性NoSQL数据库解决方案。然而,HBase管理和监控是一个复杂任务,需要掌握一定知识和技能。为了简化管理和监控过程,开发了基于HBase平台,本文将介绍该平台基本原理和使用方法。 ## 1.
原创 2023-10-08 04:54:23
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近日蚂蚁金服在成都举办蚂蚁开放日上称,整合互联网资源帮助线下商业升级将成为下一个创业风口,并宣布面向本地创业者开放支付、信用、营销、等互联网技术能力。其中,环节服务为推出品牌“蚁盾”。据介绍,蚁盾是一项拥有完整风体系服务,目前主要在金融和互联网新型行业进行布局。其中,作为蚂蚁金服移动智慧城市压轴技术环节,蚁盾多应用于消费金融、医院、出行、共享经济等行业领域。瞄准市场,开放技术储
# 营销平台架构解析 随着大数据技术发展,营销平台成为金融科技领域热门主题。其架构设计必须兼顾风险管与市场营销需求。本文将通过一个简单示例,介绍营销平台基本架构,并提供一些代码片段。 ## 一、平台架构概述 营销平台主要包括数据接入层、数据处理层、风险评估层和营销激励层。各层之间紧密协作确保了实时监测和响应能力。以下是这四个层次功能概述: 1. **数据接
原创 8月前
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# 平台数据架构 在当今数字经济时代,金融机构面临着各种各样风险,包括信用风险、市场风险和操作风险。为了有效应对这些风险,很多公司建立了平台,其中数据架构起着至关重要作用。本文将介绍平台数据架构,包含代码示例以及相关流程图和旅行图,旨在让读者更好地理解风平台工作原理。 ## 平台组成部分 典型平台由多个组件构成,包括数据采集、数据处理、模型评估和监控等模块
原创 9月前
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LarkMidTablegitHub地址: https://github.com/wxgzgl/LarkMidTable 方便推广开源产品,希望觉得不错可以Star项目,可以加入我们一起研发!!!中文 | EnglishLark中文名称 云雀,云代表大数据,雀代表平凡和自由。LarkMidTable 是一站式开源数据中台,实现元数据管理,数据仓库开发,数据质量管理,数据可视化,实现高效赋能数
转载 2024-05-11 20:21:14
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变量中心如果说数据是原料,策略是产品的话,那么变量就是当中零部件了。一个完整策略依赖关键变量可能有几百上千个,底层变量池子就远远大于这个数了。变量中心在平台中是最重要但是同时也最容易被人忽视一部分,一方面不像审批系统、决策引擎那样是完整产品平台,也不像底层数据平台那么有完整技术方案。变量在不同公司体系里面,形态有很多,可以是一个接口,也可以是一段SQL。由于变量
转载 2022-12-21 19:01:02
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