文献

J-GLOBAL ID：201802219014193101   整理番号：18A2096229

非重複リスクベースのBaggingアンサンブル(NRBE)を用いたクレジットカード不正検出【JST・京大機械翻訳】

Credit Card Fraud Detection Using Non-Overlapped Risk Based Bagging Ensemble (NRBE)

著者 (2件)： Akila S. (Department of Computer Applications, National Institute of Technology, Trichy, 620015) ,  Reddy U. Srinivasulu (Department of Computer Applications, National Institute of Technology, Trichy, 620015)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICCIC  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： クレジットカードミス使用コストによるfraudは,毎年数億ドルのドルを消費する。これは,異常を自動的に検出するためのシステムの膨大な使用レベルと能力によるものである。本論文は,ノイズと不均衡によってデータの暗黙の性質を分析して,信用カード取引において含まれる不均衡とノイズを扱うために,非重複リスクベースのBaged Ensembleモデル(NRBE)を提案した。バギングモデルは,新しいバッグ生成モデルと有効なリスクベースのベース学習者の観点から強化されている。非重複バッグ生成は,データ不均衡を扱うための訓練サブセットを生成し,リスクベースのナビBayesは雑音に起因する問題を除去する。実験を行い,既存の最先端の不正検出モデルと比較し,NRBEがBCRとBERに関して5%の性能改善,Recallに関して50%,および2Xから2.5X倍のコスト削減を示すことを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  原価低減 ,  *クレジットカード ,  部分集合
準シソーラス用語： 不均衡 ,  *不正検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： リスク ,  アンサンブル ,  クレジットカード ,  不正検出