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J-GLOBAL ID：202202210377789158   整理番号：22A0854068

隔離森林と局所異常値因子を用いた信用カード不正の検出-解析的洞察【JST・京大機械翻訳】

Detecting Credit Card Frauds Using Isolation Forest And Local Outlier Factor - Analytical Insights

著者 (4件)： Zadafiya Narendra (Devang Patel Institute of Advance Technology and Research, Charotar University of Science and Technology,Faculty of Technology and Engineering,Department of Computer Engineering,India) ,  Karasariya Jenish (Devang Patel Institute of Advance Technology and Research, Charotar University of Science and Technology,Faculty of Technology and Engineering,Department of Computer Engineering,India) ,  Kanani Parthkumar (Chandubhai S Patel Institute of Technology, Charotar University of Science and Technology,Faculty of Technology and Engineering,Department of Computer Engineering,Changa, Anand,India) ,  Nayak Amit (Devang Patel Institute of Advance Technology and Research, Charotar University of Science and Technology,Faculty of Technology and Engineering,Department of Computer Engineering,India)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICSSIT  ページ： 1588-1594  発行年： 2022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： オンラインショッピングと定期購入のための信用カードの利用は指数的に増加し, fraudはそれに関連する。大量の不正取引が毎日なされる。さらに,それは上昇問題の1つになった。したがって,信用カード組織が誤ったトランザクションを知覚するのに熟練しているので,クライアントは購入しない物に充電されない。機械学習は, fraudの同定に最も成功した技術の一つである。本論文では,銀行で使用できるFDS(Fraud Detection System)と,信用カードがトランザクションに使用される組織において使用できる, fraud transaction取引の検出に対する提案システムを提供した。さらに,本論文は,不正同定のための様々な方法を説明し,それらの全てを,精度,および精度のような性能測度に関して比較し,買い手の以前の記録を分析し,行動パターンを抽出する。著者らは,通常の分類アルゴリズムと比較してより良い結果を与える,与えられたPCA変換交換データに関する計算のために,分離森林および局所異常値因子のような多数の異常同定アルゴリズムの送信として,データ前処理データセットに集中した。Copyright 2022 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 ,  *異常値 ,  機械学習
準シソーラス用語： オンラインショッピング ,  分類アルゴリズム , 【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 (8件)： 隔離 ,  森林 ,  異常値 ,  因子 ,  信用 ,  カード ,  解析 ,  洞察