《表2 RFM特征衍生方法》

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《数字金融时代 机器学习模型在实时反欺诈中的应用与实践》

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RFM是客户关系管理场景中常用的方案，可以通过对客户消费行为的刻画实现客户价值的细分。在具体的应用实践中，根据交易实时拦截的业务场景和线上交易流水的特点对基本的RFM框架进行了拓展，定义了以客户、账号、设备为核心的特征衍生主体（统计对象），并将R拓展为时间窗口，将F拓展为聚合函数，将M拓展为数据变量，具体衍生方法见表2。