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基于Spark机器学习的医疗保险欺诈行为频繁模式挖掘研究.pdf

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简介：
本文探讨了利用Apache Spark平台进行大规模数据分析，以识别和预测医疗保险领域的欺诈行为。通过应用先进的机器学习技术，文章提出了一种有效的方法来发现医疗保险欺诈中的重复模式，旨在提高检测效率和准确性，为保险公司提供决策支持。 本段落探讨了基于Spark机器学习技术在医疗保险领域内挖掘欺诈行为的频繁模式的方法。通过分析大量医疗数据，文章提出了一种利用关联规则来识别潜在保险欺诈活动的有效途径。这种方法不仅提高了检测效率，还增强了对复杂欺诈手段的辨识能力，在保障医保资金安全方面具有重要意义。

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  • 基于Spark机器学习的医疗保险欺诈行为频繁模式挖掘研究.pdf
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    本文探讨了利用Apache Spark平台进行大规模数据分析，以识别和预测医疗保险领域的欺诈行为。通过应用先进的机器学习技术，文章提出了一种有效的方法来发现医疗保险欺诈中的重复模式，旨在提高检测效率和准确性，为保险公司提供决策支持。 本段落探讨了基于Spark机器学习技术在医疗保险领域内挖掘欺诈行为的频繁模式的方法。通过分析大量医疗数据，文章提出了一种利用关联规则来识别潜在保险欺诈活动的有效途径。这种方法不仅提高了检测效率，还增强了对复杂欺诈手段的辨识能力，在保障医保资金安全方面具有重要意义。
     
  • 预测保险欺诈：防范保险单欺诈
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    本项目旨在通过数据分析和机器学习技术，识别并预防保险领域的诈骗行为，保障保险公司及客户的利益。 预测保险单中的欺诈行为每年给保险公司带来数十亿美元的损失。目前大多数保险公司都希望能够更深入地了解欺诈行为对公司的影响，并探索使用高级分析方法来更好地控制这些行为。我们拥有一家公司的大量保险数据，我的目标是通过运用机器学习模型提高对欺诈案件的预测能力。 创建这个存储库的主要目的是在现有数据上应用多种不同的模型，以便识别与欺诈相关的关键因素并提前进行预测。我将测试包括KNN、SVM（支持向量机）、逻辑回归、随机森林和朴素贝叶斯在内的几种模型，并评估它们各自的表现来确定哪个模型对预测保险欺诈最有效。 由于目标变量中存在类别不平衡的问题，定义一个理想的指标来衡量模型性能并不适用。我已经考虑了处理类不平衡问题的技术方法，并通过诸如召回率（Recall）、AUC等标准选择出了最佳的模型表现形式，并据此总结了我的结论。在我的项目过程中参考了几篇来自Towards Data Science和Geeks for Geeks的文章以获取灵感和技术指导。
     
  • 医疗保险欺诈预测：运用逻辑回归、随机森林及支持向量机等机器学习算法进行索赔分析以识别潜在欺诈行为...
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    本研究利用逻辑回归、随机森林和支持向量机等机器学习技术，深入分析医疗保险索赔数据，旨在有效识别和预防欺诈行为，保障保险体系的健康运行。 医疗保险欺诈预测是医疗保健领域的一个主要关注点。由于虚假索赔的存在，总支出显著增加。医疗保健欺诈形式多样，提供者常见的几种欺诈手段包括：对未曾提供的服务收费、重复提交相同的理赔申请以及通过夸大所提供的服务复杂性和成本来误导。 该项目的目标在于运用逻辑回归和随机森林算法等技术，基于理赔数据预测潜在的欺诈行为，并可视化这些索赔的发生情况。在识别可能存在的欺诈性行为时，将进行探索性数据分析以找出关键变量，从而更好地理解提供者提交虚假理赔申请的行为模式。
     
  • 基于数据挖掘技术的在线学习行为研究综述（论文研究）.pdf
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    本论文是一篇关于运用数据挖掘技术分析和理解在线学习者行为的研究综述。通过梳理相关文献，探讨了如何利用数据挖掘技术优化在线教育体验、提高教学效果，并为未来研究提供了方向。 随着慕课迅速发展成为当前最流行的学习形式，在线学习平台积累了大量用户行为数据。数据挖掘技术被应用于在线学习行为研究，并产生了许多研究成果。为了全面分析这些年来在这一领域中数据挖掘技术的应用情况，我们从Web of Science数据库收集了2008年至2017年3月的相关文献进行了统计和可视化分析。 本段落介绍了利用数据挖掘技术进行在线学习行为研究的一般流程，并将该领域的应用归纳为五类。每种类别都详细列举了一些相关的研究成果及代表性的学术论文，以期为大家提供有益的参考信息。 最后，文章总结了当前的研究成果并探讨了未来可能的发展方向。
     
  • 基于Python的机器学习医疗保险价格预测数据集
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    本数据集利用Python进行机器学习模型开发，专注于预测医疗保险费用。通过分析各类患者信息，旨在提高医疗成本预估准确性，助力保险行业精准定价与风险控制。 基于Python的机器学习进行医疗保险价格预测是一项结合了数据科学、统计学及机器学习技术的任务。在这个项目里，我们使用Python编程语言及其强大的库如Scikit-learn、Pandas和Matplotlib来构建预测模型，以准确估计医疗保险的价格。 项目的重点在于准备和处理数据集。为了建立有效的预测模型，我们需要收集包含丰富特征的数据集，这些特征可能包括被保险人的年龄、性别、BMI指数、吸烟状况、家族病史、职业、收入水平以及地理位置等信息。这些数据可以从公共数据库或医疗保险公司获取。 在完成数据收集之后，我们将进行一系列预处理工作，如清洗数据、填补缺失值和处理异常值，并通过特征工程确保数据的准确性和完整性。接下来，我们会利用机器学习算法来构建预测模型，在此过程中选择线性回归、决策树回归及随机森林回归等方法，并使用交叉验证和技术搜索优化模型参数。 最终，训练完成的机器学习算法将从数据中识别出影响医疗保险价格的关键因素，并基于这些因素来进行未来价格的预测。
     
  • 医疗数据挖掘研究——采用决策树方法.pdf
    优质
    本文探讨了利用决策树算法在医疗数据分析中的应用，旨在通过数据挖掘技术发现潜在的医学知识和规律。 本段落通过研究决策树的ID3算法，并针对其不足之处提出了改进的修剪方法。利用这种优化后的决策树算法对乳腺疾病数据进行了深入挖掘分析，实验中使用了SQL Server 2005作为数据库平台。
     
  • 基于Matlab-Simulink的挖掘机挖掘力仿真研究.pdf
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    本论文利用Matlab-Simulink平台对挖掘机作业过程中的挖掘力进行建模与仿真，深入分析影响挖掘性能的关键因素，为优化设计提供理论依据。 本段落档《基于Matlab-Simulink的挖掘机挖掘力仿真分析.pdf》探讨了如何利用MATLAB-Simulink工具对挖掘机的工作性能进行模拟与评估，重点在于通过仿真技术来研究挖掘机在作业过程中的挖掘力特性。通过对不同工况下的数据采集和模型建立，该文档详细介绍了优化设计以及提高设备效率的方法，并提供了验证理论分析的实验结果。
     
  • 医疗领域中数据挖掘的应用研究
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    本研究聚焦于探索数据挖掘技术在医疗领域的应用与价值，涵盖疾病预测、个性化治疗及医疗资源优化等方面，旨在推动精准医学的发展。 数据挖掘在医疗领域的应用研究探讨了如何通过分析大量医疗数据来提高诊断准确性、优化治疗方案以及改善患者护理质量。这项技术能够帮助医生识别疾病模式，并为个性化医疗服务提供支持，从而推动医学研究的进步和发展。相关研究成果通常会以PDF格式发表，供学术界和专业人士参考学习。
     
  • 关于欺诈性汽车保险索赔检测的预测模型研究论文
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    本文探讨了针对欺诈性汽车保险索赔问题，构建了一种新的预测模型，以提高识别效率和准确性。通过分析大量数据，该模型能够有效减少保险公司损失并保护合法客户的权益。 欺诈性的汽车保险索赔不仅对保险公司造成经济损失，同时也损害了保单持有人的利益。本研究旨在开发一种决策算法来识别并分类哪些索赔属于欺诈行为，并且还要确定用于检测此类欺诈性索赔的关键变量类型。 为了实现这一目标，我们应用变量选择算法以发现有助于构建高精度预测模型的重要特征集。这些模型能够减少不确定性，提高准确识别真实主张的机会，从而防止未来的经济损失。在研究中，我们将使用参数和非参数统计学习方法来优化这一点。 通过交叉验证并基于观察到的索赔数据测量各变量的重要性，并利用Akaike信息准则评估改进后的分类准确性后确定了关键特征集。最终，根据所选功能集合进行测试时达到了超过95%以上的精度水平。 这项研究为保险行业中的欺诈检测提供了有价值的贡献，有助于防止进一步滥用保险的情况发生。
     
  • 关于利用数据挖掘分类技术及机器学习算法开展信用卡欺诈检测的研究综述
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    本文综述了运用数据挖掘和机器学习方法在信用卡欺诈检测领域的应用与进展，探讨了各类模型的有效性和实际操作中的挑战。 数据挖掘（DM）涉及一种核心算法，使我们能够从数据中获取比基本见解更深层次的知识。实际上，数据挖掘更多地被视为知识发现过程的一部分。信用卡提供商通常会向其客户提供多种类型的卡片。所有使用信用卡的用户都必须是真实且诚信的人士。任何错误的信息都有可能导致严重的金融危机风险。 鉴于无现金交易数量的增长趋势，虚假交易的可能性也在增加。通过分析客户的信用卡行为和先前的交易历史数据集，可以识别出欺诈性交易。如果发现与正常成本模式有任何偏差，则该笔交易可能被视为虚假或欺诈性的。 在实际应用中，数据挖掘（DM）技术和机器学习技术（MLT）被广泛应用于检测信用卡欺诈行为。在这份研究报告中，我们详细展示了这些技术如何帮助识别和防范信用卡欺诈的迹象。