研究人员开发了ID2Pattern,一个新颖的预训练框架,旨在通过更好地利用高基数身份字段来增强交易风险基础模型。该方法通过使用本地匿名ID(LAID)分词器和多尺度模式代码本,捕获序列中的行为模式,而与特定的ID值无关。在大型工业数据集和几个公共数据集上的实验表明,ID2Pattern的性能显著优于现有基线,即使在处理未见过的身份值时也表现出改进的性能。 AI
影响 该框架可以提高交易风险模型的准确性和泛化能力,特别是在识别新颖的欺诈模式方面。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍基础模型新预训练框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
- alphaXiv
- arXiv
- CatalyzeX
- Connected Papers
- DagsHub
- Gotit.pub
- Hugging Face
- ID2Pattern
- Litmaps
- ScienceCast
- Scite
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