摘要

本文围绕“基于大数据的电商诈骗行为预测”展开研究，旨在通过大数据技术构建高效的电商诈骗预测模型，以提升电商平台的安全性和用户信任度。研究首先分析了电商诈骗的现状、类型及特点，明确了大数据在识别与预防诈骗行为中的重要作用。随后，本文详细介绍了数据采集、预处理、特征选择、模型构建与评估等关键环节，并重点探讨了机器学习算法（如随机森林、XGBoost、神经网络等）在诈骗行为预测中的应用。通过实证分析，验证了所提模型的准确性和有效性，有效识别了潜在的诈骗行为。最后，本文总结了研究成果，提出了改进方向，并对未来大数据在电商诈骗预防中的应用进行了展望。

关键字：大数据，电商诈骗，行为预测，机器学习，数据分析

Abstract

This paper focuses on "Prediction of E-commerce Fraud Behaviors Based on Big Data", aiming to build an efficient prediction model for e-commerce fraud behaviors through big data technology, thereby enhancing the security and user trust of e-commerce platforms. The study first analyzes the current situation, types, and characteristics of e-commerce fraud, clarifying the significant role of big data in identifying and preventing fraudulent behaviors. Subsequently, the paper elaborates on key processes such as data collection, preprocessing, feature selection, model construction, and evaluation, with a particular emphasis on the application of machine learning algorithms (e.g., Random Forest, XGBoost, Neural Networks) in fraud behavior prediction. Through empirical analysis, the accuracy and effectiveness of the proposed model are verified, effectively identifying potential fraudulent behaviors. Finally, the paper summarizes the research findings, proposes directions for improvement, and looks forward to the future application of big data in e-commerce fraud prevention.

Keywords: Big Data, E-commerce Fraud, Behavior Prediction, Machine Learning, Data Analysis

目录

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基于大数据的电商诈骗行为预测

摘要

题目：基于大数据的电商诈骗行为预测

Abstract

第一章 引言

第二章 电商诈骗行为分析

第三章 电商诈骗行为预测模型构建

第四章 实验设计与结果分析

第五章 基于预测模型的诈骗预警机制

第六章 结论与展望

第七章 未来应用与挑战

参考文献

参考文献

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