ATM交易状态特征分析与异常检测

作者：常惠华

来源：价值工程, 2018, 37(28): 216-219.

DOI：10.14018/j.cnki.cn13-1085/n.2018.28.095

• ATM交易
• 异常检测
• 方差分析
• k-means聚类分析

针对ATM交易系统产生的交易数据,对交易量、交易成功率和响应时间进行特征分析进而建立异常检测模型。利用方差分析法以及3σ思想,均值设为u,标准差设为σ,将每天交易量与均值的差值在u±3σ之外的值标记为异常点。对于成功率和响应时间,首先利用k-means聚类分析将数据进行划分,然后利用决策树思想确定类之间的阈值,根据阈值可区分出数据异常点。由此可找出交易量、交易成功率和响应时间的异常值,进而建立ATM异常检测系统。

• 单位
  华北电力大学; 数理学院