Антифрод-система для ідентифікації шахрайських карткових транзакцій методами інтелектуального аналізу даних
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
Анотація
Дипломна робота: 127 с., 22 рис., 21 табл., 2 додатки, 33 джерела.
Об’єкт дослідження – прогнозування шахрайських карткових Інтернет-
транзакцій за допомогою методів машинного навчання.
Предмет дослідження – алгоритми машинного навчання для
ідентифікації шахрайських карткових Інтернет-транзакцій, серед яких
ансамблі на основі дерев рішень, нейронні мережі й ансамбль для об’єднання
найкращих попередньо визначених алгоритмів.
Мета дослідження – побудова ефективних моделей машинного
навчання для ідентифікації шахрайських карткових Інтернет-транзакцій.
У ході виконання роботи було обґрунтовано вибір мови програмування
Python і відповідних бібліотек. Було виконано порівняння ансамблів дерев
рішень, по результатам якого обрано найкращою модель XGBoost, згодом
покращену за допомогою обраних методів обробки даних і підбором
гіперпараметрів. У результаті, об’єднавши ансамбль дерев рішень із моделлю
нейронної мережі в ансамбль Stacking, було ідентифіковано ще більше
шахрайських карткових транзакцій, підтвердивши результати множиною
обраних метрик якості.
Практичним результатом роботи є система ідентифікації шахрайських
карткових Інтернет-транзакцій на основі побудованих ефективних моделей
машинного навчання, оцінених за множиною обраних метрик якості.
Опис
Ключові слова
карткові інтернет-транзакції, шахрайство, фрод, еквайр, мерчант, ризики, класифікація, ансамблі, дерева рішень, нейронні мережі, online card transactions, fraud, acquirer, merchant, risks, classification, ensembles, decision trees, neural networks
Бібліографічний опис
Кондаков, Б. А. Антифрод-система для ідентифікації шахрайських карткових транзакцій методами інтелектуального аналізу даних : дипломна робота ... бакалавра : 124 Системний аналіз / Кондаков Богдан Артемович. – Київ, 2023. – 127 с.