Recency 특징

Recency 특징은 특정 사건이 과거에 얼마나 최근에 발생했는지를 나타냅니다. 사건이 더 최근일수록 recency 값은 1에 가까워집니다. 새로 나타난, 이전에 본 적 없는 경우의 recency 값은 0이 됩니다. 이러한 특징은 비정상적인 행동을 탐지하는 데 도움이 됩니다. 영상에서 범주형 특징을 기반으로 recency 특징을 만드는 방법을 배웠습니다. 이 연습에서는 Alice와 Bob의 거래가 담긴 trans 데이터셋이 제공됩니다. channel_cd 열을 기반으로 rec_channel이라는 recency 특징을 만들어 보세요.

zoo와 dplyr 패키지는 미리 로드되어 있습니다. 이전 연습 문제에서 만든 빈도 특징 freq_channel이 trans 데이터셋에 추가되어 있습니다. trans$timestamp는 시간 단위 형식으로 변환되어 있으며, gamma는 -log(0.01)/90으로 설정되어 있습니다.