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J-GLOBAL ID：202102244603069025   整理番号：21A2098291

機械学習アプローチを用いた電子商取引におけるPromo乱用モデリング【JST・京大機械翻訳】

Promo Abuse Modeling in E-Commerce Using Machine Learning Approach

著者 (5件)： Mauritsius Tuga (BINUS Graduate Program-Master of Information Systems Management, Bina Nusantara University,Information Systems Management Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Alatas Sofia (BINUS Graduate Program-Master of Information Systems Management, Bina Nusantara University,Information Systems Management Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Binsar Faisal (BINUS Graduate Program-Master of Information Systems Management, Bina Nusantara University,Information Systems Management Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Jayadi Riyanto (BINUS Graduate Program-Master of Information Systems Management, Bina Nusantara University,Information Systems Management Department,Jakarta,Indonesia,11480) ,  Legowo Nilo (BINUS Graduate Program-Master of Information Systems Management, Bina Nusantara University,Information Systems Management Department,Jakarta,Indonesia,11480)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICOT  ページ： 1-6  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： 新しい顧客と顧客関与の魅力を増すために,e-storeは様々なプロモを作っている。しかし,XYZが直面するように,インドネシアのe-コマース企業は,いくつかのユーザによって誤用される傾向がある。よく知られたタイプの虐待は,同じユーザによる説明の重複であり,より多くのクーポンまたは促進を fraud的に獲得する。促進的キャンペーンが意図した目標を誤らせるので,この虐待行動は企業に巨大な損失をもたらすことができる。本研究の目的は,J48アルゴリズムやランダムフォレストアルゴリズムなどのいくつかのデータマイニング技術が,利用可能な顧客プロファイルに基づくプロモ誤用を検出するために展開できるかどうかを調べることである。研究は,2018年と2019年の間にXYZ会社によって記録された取引履歴からのデータセットを使用した。結果は,両方のアルゴリズムがランダムフォレストアルゴリズムがかなり高いレベルの精度を得るプロモスに関するFRAUDを正確にモデル化できることを示した。Copyright 2021 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 ,  インドネシア共和国 ,  *機械学習 ,  *電子商取引
準シソーラス用語： ランダムフォレスト ,  虐待 ,  データマイニング技術 , 【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 (3件)： 機械学習 ,  電子商取引 ,  モデリング