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1.Java源码规则引擎：jvs-rules 8月新增功能介绍
2.全面梳理：准确率,源码精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1
3.Java源码规则引擎，jvs-rules数据源配置全攻略
4.手机无故被骚扰电话和短信”轰炸“？背后的被风操盘手法解密
5.信贷源码是什么
6.京东的风控到底是干什么的？

Java源码规则引擎：jvs-rules 8月新增功能介绍

       JVS-rules作为JAVA规则引擎，是控标企业级数字化解决方案的重要配置工具，主要用于业务规则的源码配置化处理，如金融风控、被风商品优惠等场景。控标分时显示主买强势主图源码8月带来了诸多新功能和优化：

       提升规则交互操作的源码清晰度，增加复杂规则配置的被风引导辅助线。

       扩展了数据源配置，控标支持API和数据库等多种方式的源码界面化接入，实现多数据源管理。被风

       增强数据库接入的控标灵活性，支持带条件查询数据。源码

       引入复合变量处理，被风支持对多行数据的控标可视化加工。

       规则节点判断结果可配置化，实现条件判断后的流程控制，如if-then或jump-to-end逻辑。

       优化变量入参配置，支持多数据源选择。

       决策流调试模式升级，可视化调试过程。

       赋值节点功能增强，提供基础、映射和条件赋值等多样赋值方式。

       增加了评分卡功能的展现和描述。

       UI交互操作得到优化。

       体验在线demo：访问

       源码地址：gitee.com/software-mini...

       这只是JVS-rules和JVS系列产品持续更新的一部分，如企业文档协同、项目管理、低代码工具等。欲了解更多产品详情和操作介绍，用源码安装网站敬请关注。

       同时，关于JVS-rules的过往介绍文章包括：

       决策流自定义权限控制

       2.1.8版本功能清单

       规则引擎功能介绍系列（一至四）

全面梳理：准确率,精确率,召回率,查准率,查全率,假阳性,真阳性,PRC,ROC,AUC,F1

       二分类问题的结果有四种：

       逻辑在于，你的预测是positive-1和negative-0，true和false描述你本次预测的对错

       true positive-TP：预测为1，预测正确即实际1

       false positive-FP：预测为1，预测错误即实际0

       true negative-TN：预测为0，预测正确即实际0

       false negative-FN：预测为0，预测错误即实际1

       混淆矩阵

       直观呈现以上四种情况的样本数

       准确率accuracy

       正确分类的样本/总样本：(TP+TN)/(ALL)

       在不平衡分类问题中难以准确度量：比如%的正样本只需全部预测为正即可获得%准确率

       精确率查准率precision

       TP/(TP+FP)：在你预测为1的样本中实际为1的概率

       查准率在检索系统中：检出的相关文献与检出的全部文献的百分比，衡量检索的信噪比

       召回率查全率recall

       TP/(TP+FN)：在实际为1的样本中你预测为1的概率

       查全率在检索系统中：检出的相关文献与全部相关文献的百分比，衡量检索的覆盖率

       实际的二分类中，positive-1标签可以代表健康也可以代表生病，但一般作为positive-1的指标指的是你更关注的样本表现，比如“是垃圾邮件”“是阳性肿瘤”“将要发生地震”。

       因此在肿瘤判断和地震预测等场景：

       要求模型有更高的召回率recall，是个地震你就都得给我揪出来不能放过

       在垃圾邮件判断等场景：

       要求模型有更高的精确率precision，你给我放进回收站里的可都得确定是垃圾，千万不能有正常邮件啊

       ROC

       常被用来评价一个二值分类器的优劣

       ROC曲线的横坐标为false positive rate（FPR）：FP/(FP+TN)

       假阳性率，即实际无病，但根据筛检被判为有病的百分比。

       在实际为0的样本中你预测为1的概率

       纵坐标为true positive rate（TPR）：TP/(TP+FN)

       真阳性率，即实际有病，但根据筛检被判为有病的百分比。

       在实际为1的样本中你预测为1的概率，此处即召回率查全率recall

       接下来我们考虑ROC曲线图中的四个点和一条线。

       第一个点，(0,1)，即FPR=0,TPR=1，这意味着无病的没有被误判，有病的都全部检测到，这是app分发页面源码一个完美的分类器，它将所有的样本都正确分类。

       第二个点，(1,0)，即FPR=1，TPR=0，类似地分析可以发现这是一个最糟糕的分类器，因为它成功避开了所有的正确答案。

       第三个点，(0,0)，即FPR=TPR=0，即FP（false positive）=TP（true positive）=0，没病的没有被误判但有病的全都没被检测到，即全部选0

       类似的，第四个点（1,1），分类器实际上预测所有的样本都为1。

       经过以上的分析可得到：ROC曲线越接近左上角，该分类器的性能越好。

       ROC是如何画出来的

       分类器有概率输出，%常被作为阈值点，但基于不同的场景，可以通过控制概率输出的阈值来改变预测的标签，这样不同的阈值会得到不同的FPR和TPR。

       从0%-%之间选取任意细度的阈值分别获得FPR和TPR，对应在图中，得到的ROC曲线，阈值的细度控制了曲线的阶梯程度或平滑程度。

       一个没有过拟合的二分类器的ROC应该是梯度均匀的，如图紫线

       ROC曲线有个很好的特性：当测试集中的正负样本的分布变化的时候，ROC曲线能够保持不变。而Precision-Recall曲线会变化剧烈，故ROC经常被使用。博客网站目录源码

       AUC

       AUC（Area Under Curve）被定义为ROC曲线下的面积，完全随机的二分类器的AUC为0.5，虽然在不同的阈值下有不同的FPR和TPR，但相对面积更大，更靠近左上角的曲线代表着一个更加稳健的二分类器。

       同时针对每一个分类器的ROC曲线，又能找到一个最佳的概率切分点使得自己关注的指标达到最佳水平。

       AUC的排序本质

       大部分分类器的输出是概率输出，如果要计算准确率，需要先把概率转化成类别，就需要手动设置一个阈值，而这个超参数的确定会对优化指标的计算产生过于敏感的影响

       AUC从Mann–Whitney U statistic的角度来解释：随机从标签为1和标签为0的样本集中分别随机选择两个样本，同时分类器会输出两样本为1的概率，那么我们认为分类器对“标签1样本的预测概率>对标签0样本的预测概率 ”的概率等价于AUC。

       因而AUC反应的是分类器对样本的排序能力，这样也可以理解AUC对不平衡样本不敏感的原因了。

       作为优化目标的各类指标

       最常用的分类器优化及评价指标是AUC和logloss，最主要的原因是：不同于accuracy，precision等，这两个指标不需要将概率输出转化为类别，而是可以直接使用概率进行计算。

       顺便贴上logloss的公式

       F1

       F1兼顾了分类模型的准确率和召回率，可以看作是模型准确率和召回率的调和平均数，最大值是1，最小值是0。

       额外补充AUC为优化目标的模型融合手段rank_avg：

       在拍拍贷风控比赛中，印象中一个前排队伍基于AUC的排序本质，使用rank_avg融合了最后的几个基础模型。

       rank_avg这种融合方法适合排序评估指标，比如auc之类的

       其中weight_i为该模型权重，权重为1表示平均融合

       rank_i表示样本的ouzero博客源码升序排名 ，也就是越靠前的样本融合后也越靠前

       能较快的利用排名融合多个模型之间的差异，而不用去加权样本的概率值融合

       贴一段源码：

       M为正类样本的数目，N为负类样本的数目，rank为分类器给出的排名。

       可以发现整个计算过程中连直接的概率输出值都不需要，仅关心相对排名，所以只要保证submit的那一组输出的rank是有意义的即可，并不一定需要必须输出概率。

Java源码规则引擎，jvs-rules数据源配置全攻略

       在数据驱动的时代，企业需要高效整合并利用多源数据以实现智能化决策。JVS-RULES提供了一个统一的数据接入平台，支持多种数据形态，旨在整合数据并用于规则判断。本文旨在详细介绍如何通过JVS-RULES接入本地数据库数据，包括数据源配置、数据库连接验证及数据查询获取。

       数据源是JVS-RULES的基础，旨在统一接入不同数据来源，实现数据集成用于规则判断。系统界面分为左侧已配置数据展示和右侧数据预览，包括数据表及通用配置。新增数据源入口位于左侧配置目录，新增数据库配置入口则在右侧。

       通过数据目录新增按钮，用户可添加数据库或API，界面展示添加操作流程。系统默认支持多种数据库类型，如MySQL、MongoDB、MariaDB、Oracle、PostgreSQL、API和JVS低代码数据模型，并持续扩展新类型。

       配置MySQL数据源时，用户需输入数据库IP、名称、用户名、密码等信息，验证数据库连接。验证通过后，点击“同步结构”以获取库表结构，并在条件查询中设置表查询的入参与出参。新增查询后，用户可配置数据库下特定表的查询条件，实现数据获取。

       数据库数据获取支持精准匹配和条件查询两种模式。精准匹配通过设置入参值与字段值相等获取数据，条件查询则依据入参进行表级筛选。数据库类型数据源使用流程清晰，提供在线演示和Gitee地址供用户参考。

       规则引擎相关阅读包括风控系统的核心、规则引擎解耦业务判断及降低需求变更等主题。通过这些内容，用户可以更深入地理解规则引擎在业务决策中的应用。

手机无故被骚扰电话和短信”轰炸“？背后的操盘手法解密

       手机无故收到大量骚扰短信，内容多为各平台的验证码，严重影响用户生活。这背后是“短信轰炸机”的操盘手法。

       “短信轰炸机”软件使用户手机不断接收电话、短信，被不法分子利用进行骚扰，包括催收、裸liao勒索、网购差评等。这类软件对用户造成严重影响。

       短信轰炸的原理是“**”短信校验平台接口，在短时间内向大量无关手机号码发送验证码短信。通过填写指定手机号，利用短信校验功能，给该号码发送校验短信。

       短信轰炸的危害包括大量无辜用户收到骚扰短信，短信通道费用浪费，以及可能因用户投诉导致短信通道关闭，影响正常业务短信下发。

       防范短信接口被利用的策略有：限制同一号码同一内容一天最多发送1条短信，限制同一号码同一自然人一天最多发送条短信，以及实施图形校验。

       短信轰炸黑灰产运作模式包括突破风控策略、利用不同平台和短信通道商的接口，以及通过发卡平台售卖短信轰炸平台卡密或提供全自动脚本/网站源码。

       短信轰炸技术门槛低，各类教程和在线平台广泛存在，被诈骗团伙滥用的趋势明显。

       安全专家提醒，电话短信“轰炸”是违法行为，用户应避免尝试。遭遇短信轰炸时，可使用手机卫士的骚扰拦截功能减轻骚扰，但需注意正常短信验证码可能同时拦截。

       安全文章来源：手机卫士（原创文章）

信贷源码是什么

       信贷源码指的是金融机构或相关组织所使用的源代码来处理信贷业务的软件程序。这些源代码包含了信贷业务处理过程中的各种规则、逻辑和操作流程，是信贷系统运作的核心部分。具体来说，信贷源码涉及贷款的申请、审批、风控、签约、还款等多个环节，是确保信贷业务高效、准确运行的关键。

       信贷源码的主要功能包括：

       1. 处理贷款申请：用户提交贷款申请后，信贷源码会进行初步的信息验证和资格审核。

       2. 信贷审批：根据用户的信用记录、还款能力等因素，通过预设的算法和规则进行自动审批或人工审批。

       3. 风险管理：通过数据分析及模型计算，对贷款风险进行评估和控制，确保资金安全。

       4. 合同管理：自动生成贷款合同，记录合同状态，确保合同的有效执行。

       5. 还款管理：跟踪借款人的还款情况，进行催收和账务处理。

       信贷源码的存在为金融机构提供了一个标准化、自动化的信贷处理平台。通过对源码的开发和优化，金融机构能够更高效地处理信贷业务，提高服务质量，降低运营成本。同时，信贷源码也是金融机构核心竞争力的重要组成部分，其安全性和稳定性对于维护金融机构的声誉和客户的利益至关重要。

       总的来说，信贷源码是金融机构进行信贷业务处理的核心软件程序，其涵盖了贷款处理的各个环节，确保了信贷业务的高效、准确运行。对于金融机构而言，合理开发和保护信贷源码是提升服务质量和保障金融安全的关键。

京东的风控到底是干什么的？

       系统检测到用户的账户是否存在安全风险，如果有风险，为了确保账户内的资金安全，暂时停止服务。

       依托互联网、零售和金融服务三大业务，积累了大量业务数据，京东金融实现了人工智能、生物识别、深度学习、图像识别、云计算和区块链等领先技术的创新，由此诞生了风控“黑科技”—“风控超脑”，其中包含了风险运营监测、安全与反欺诈等六大模块。

       组成了覆盖数据、模型、策略、系统等全方位的风控管理体系。从用户注册阶段到登录阶段以及交易环节上，能够实时监测，通过AI技术和大数据防范一切风险行为，保障用户的金融安全。

扩展资料

       除了“风控超脑”，京东金融还拥有成熟的反欺诈解决方案，拥有每分钟千万级的风控指标运算能力，并具备毫秒级的风险预警及响应时效，可以提升金融机构及电商客户的信贷申请反欺诈、账号与交易安全、营销反欺诈能力。

       可以帮助传统金融机构端实现对申请欺诈、信用欺诈、账户盗用、洗钱、羊毛党、虚假交易等行为有效防范，并顺利转型。

       在风控上，京东金融已实现对6.5亿用户进行信用风险评估。京东金融还将风控能力输出给金融机构，让金融机构实现业务模式的完善和迭代。可以看出，京东金融通过各种“黑科技”给用户带来了浓浓的“安全感”。

       人民网-京东金融“黑科技”守护用户账户安全