SSLBM: A New Fraud Detection Method Based on Semi- Supervised Learning
محل انتشار: مجله مهندسی کامپیوتر و دانش، دوره: 2، شماره: 2
سال انتشار: 1399
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 316
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_CKE-2-2_002
تاریخ نمایه سازی: 29 آذر 1399
چکیده مقاله:
The increment of computer technology usage and rapid development of the Internet and electronic business lead to an increase in financial transactions. With the increase of these banking activities, fraudsters also use different methods to boost their fraudulent activities. One of the ways to cope their damages is fraud detection. Although, in this field, some methods have been proposed, there are essential challenges on the way. For example, it is necessary to propose methods that detect fraud accurately and fast, simultaneously. Lack of non-fraud labeled data and little fraud labeled data for learning is another challenge in this field particularly in banking. Therefore, we propose a new fraud detection method for bank accounts called SSLBM. In this method, after preprocessing phase, a helpful learning method called SSEV is used that is based on semi-supervised learning and evolutionary algorithm. The results imply improvement of detection by using SSLBM with 68% accuracy and acceptable speed.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Zahra Karimi Zandian
Alzahra University
Mohammad Reza Keyvanpour
Alzahra University
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :