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欺詐檢測中的自動特征選擇設(shè)備數(shù)據(jù)Mac地址,ip,基站活動動軌跡生物特征(輸入密碼節(jié)奏),轉(zhuǎn)賬記錄轉(zhuǎn)賬時間,身份,金額關(guān)系數(shù)據(jù)同人,好友,接近程度面對海量數(shù)據(jù)不知如何是好傳統(tǒng)的基于規(guī)則的金融模型電商數(shù)據(jù)點(diǎn)擊,下單,加入購物車,收藏量大異構(gòu)樣本少50億個點(diǎn),8000億條邊每個點(diǎn)有不同的屬性負(fù)樣本占比一般在1%以下第一階段:借鑒廣告,gbdt數(shù)結(jié)構(gòu)作為維度50個點(diǎn),8 00DL應(yīng)用在表征學(xué)習(xí)w2vG2V使用工具:提取維度graphx,titanYYYYYYYZZMachine 2Machine 1Machine 3YYZY ZBalanced Vertex-CutSpans 3 MachinesSpans 2 MachinesNot cut!Machine 2Machine 1Machine 32341 +YYYYYYYGather ApplyScatter+MasterMirrorMirrorMachine 4Mirror使用工具:模型訓(xùn)練parameter server數(shù)據(jù)流:高可用,docker化效 果 分 析 : 1:批量加入與去除2:訓(xùn)練速度3:模型維護(hù)Thanks
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