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寻找金融技术应用中双目标帕累托最优欺诈预防规则集
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种名为PORS的框架，用于在金融科技机构中找到高质量规则子集以进行欺诈预防决策。通过采用Pareto最优的概念，找到一组非支配的规则子集，构成Pareto前沿。同时，介绍了一种名为SpectralRules的新颖的序列覆盖算法变体，并经实验证明SpectralRules进一步提高了找到的Pareto前沿的质量。在支付宝的两个实际应用场景中，展示了该方法的优势。
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关键要点
- 本文介绍了一种名为PORS的框架，用于在金融科技机构中找到高质量规则子集以进行欺诈预防决策。
- 通过采用Pareto最优的概念，找到一组非支配的规则子集，构成Pareto前沿。
- PORS的核心是前沿解选择问题，并对各种前沿解选择方法进行了系统分类和实证评估。
- 引入了一种名为SpectralRules的新颖序列覆盖算法变体，鼓励初始规则集的多样性。
- 实验证明SpectralRules进一步提高了找到的Pareto前沿的质量。
- 在支付宝的两个实际应用场景中展示了该方法的优势。
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