Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bayesian and Dempster-Shafer models for combining multiple sources of evidence in a fraud detection system

論文の概要: Bayesian and Dempster-Shafer models for combining multiple sources of evidence in a fraud detection system

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.07440v1
Date: Thu, 15 Apr 2021 13:19:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-16 14:51:48.937605
Title: Bayesian and Dempster-Shafer models for combining multiple sources of evidence in a fraud detection system
Title（参考訳）: 不正検出システムにおける複数の証拠源を組み合わせたベイズモデルとデンプスターシェーファーモデル
Authors: Fabrice Daniel
Abstract要約: 異なるソースからの証拠を組み合わせることは、ベイズ法またはデンプスター・シェーファー法で実現できる。本稿では,この2つの手法と,それらを不正検出の文脈におけるグローバルスコアの推定に適用する方法について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Combining evidence from different sources can be achieved with Bayesian or Dempster-Shafer methods. The first requires an estimate of the priors and likelihoods while the second only needs an estimate of the posterior probabilities and enables reasoning with uncertain information due to imprecision of the sources and with the degree of conflict between them. This paper describes the two methods and how they can be applied to the estimation of a global score in the context of fraud detection.
Abstract（参考訳）: 異なる情報源からの証拠を組み合わせることは、ベイズ法やデンプスター・シェーファー法で達成できる。第1には事前と可能性の見積が必要であり、第2には後続確率の見積が必要であり、ソースの不正確さとそれら間の衝突の程度による不確実な情報による推論を可能にする。本稿では,この2つの手法と,それらを不正検出の文脈におけるグローバルスコアの推定に適用する方法について述べる。

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