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J-GLOBAL ID：202002265134373153   整理番号：20A2144167

E-バンクにおけるデータマイニングに基づく不正検出ハイブリッドアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Data Mining Based Fraud Detection Hybrid Algorithm in E-bank

著者 (1件)： Song Zijian (University of Rochester,Newyork,United States)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICBAIE  ページ： 44-47  発行年： 2020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： 現在,多くの銀行はオンラインバンクサービスを提供し,顧客をオンラインで取引することを可能にする。しかし,それはまた,特にクレジットカード fraudのためにテレコム fraudを押し上げる。過去数年間,いくつかの研究は,オンライン取引不正を検出するいくつかのデータマイニングベースの方法に関して働いている。しかし,ほとんどの研究は,少ないデータ,少量の特徴,およびただ一つのモデル分類器に適合した。さらに,それらによって使用されたモデル分類器は,通常,データの大きな集合に適合するのにあまりにも弱い。この問題を処理するために,本論文では, fraudを検出するハイブリッドデータマイニングベースアルゴリズムを提案した。データセットは,Eバンクによって提供されるIEEE-CIS Fraudデータセットであり,それは良い分類装置を訓練するのに十分大きい。さらに,適切な特徴工学を行い,より良い精度を達成した。実験セクションにおいて,著者らのハイブリッド法を,著者らの方法の電力を示すために,単一モデルを有する他の古典的方法と比較した。Copyright 2020 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： *アルゴリズム ,  銀行 ,  電力 ,  分類装置 ,  IEEE ,  クレジットカード ,  *データマイニング
準シソーラス用語： ハイブリッド法 ,  オンライン ,  *ハイブリッドアルゴリズム ,  *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)： バンク ,  データマイニング ,  不正検出 ,  ハイブリッドアルゴリズム