信用卡欺诈检测

数字支付系统的快速发展显著增加了全球信用卡交易的数量。然而，这一增长也导致欺诈行为的上升，给银行和客户造成了大量经济损失。传统的欺诈检测系统难以处理大规模交易数据并实时发现欺诈行为。本文提出了一个基于大数据技术和机器学习算法的实时信用卡欺诈检测框架。该系统利用Apache Hadoop实现分布式存储，使用Apache Spark Streaming进行实时数据处理。实现了包括逻辑回归和随机森林在内的多种分类算法来识别欺诈交易。实验结果显示该系统提高了检测准确率，减少了处理时间，并具备大规模交易数据的可扩展性。