論文の概要: On some studies of Fraud Detection Pipeline and related issues from the
scope of Ensemble Learning and Graph-based Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.04626v1
- Date: Tue, 10 May 2022 02:13:58 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-14 21:08:56.941347
- Title: On some studies of Fraud Detection Pipeline and related issues from the
scope of Ensemble Learning and Graph-based Learning
- Title（参考訳）: 組立学習とグラフ学習を対象とするフラッド検出パイプラインと関連する諸問題に関する研究
- Authors: Tuan Tran
- Abstract要約: 英国の反詐欺チャリティーであるFraud Advisory Panelは、詐欺のビジネスコストを1440億ドルと見積もっている。
効率的な不正検出システムの構築は、不均衡なデータや計算コストなど、多くの困難な問題のために困難である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5820960526832067
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The UK anti-fraud charity Fraud Advisory Panel (FAP) in their review of 2016
estimates business costs of fraud at 144 billion, and its individual
counterpart at 9.7 billion. Banking, insurance, manufacturing, and government
are the most common industries affected by fraud activities. Designing an
efficient fraud detection system could avoid losing the money; however,
building this system is challenging due to many difficult problems,
e.g.imbalanced data, computing costs, etc. Over the last three decades, there
are various research relates to fraud detection but no agreement on what is the
best approach to build the fraud detection system. In this thesis, we aim to
answer some questions such as i) how to build a simplified and effective Fraud
Detection System that not only easy to implement but also providing reliable
results and our proposed Fraud Detection Pipeline is a potential backbone of
the system and is easy to be extended or upgraded, ii) when to update models in
our system (and keep the accuracy stable) in order to reduce the cost of
updating process, iii) how to deal with an extreme imbalance in big data
classification problem, e.g. fraud detection, since this is the gap between two
difficult problems, iv) further, how to apply graph-based semi-supervised
learning to detect fraudulent transactions.
- Abstract（参考訳）: 英国の反詐欺チャリティーであるFraud Advisory Panel(FAP)は2016年のレビューで、不正行為のビジネスコストを144億、個人費用は970億と見積もっている。
銀行、保険、製造業、政府が最も一般的な産業は詐欺行為である。
効率的な不正検出システムを設計することで、損失を回避できるが、不均衡データや計算コストなど、多くの難しい問題により、このシステムの構築は困難である。
過去30年間で、不正検出に関する様々な研究があるが、不正検出システムを構築するための最良のアプローチについて合意はない。
この論文では いくつか質問に答えることを目指しています
一 容易に実装できるだけでなく、信頼性の高い結果も提供できる簡易かつ効果的なフラッド検出システムの構築方法及び提案したフラッド検出パイプラインは、システムの潜在的バックボーンであり、拡張やアップグレードが容易である。
二 プロセスの更新コストを低減するため、システム内のモデルを更新する(かつ精度を安定させる)とき。
三 不正検出等、ビッグデータ分類問題における極端な不均衡をどう扱うか。この二つの難題のギャップである。
さらに、グラフに基づく半教師付き学習を用いて不正取引を検出する方法。
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