論文の概要: Credit Card Fraud Detection Using Asexual Reproduction Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01008v1
• Date: Wed, 31 May 2023 19:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-05 18:41:07.860126
• Title: Credit Card Fraud Detection Using Asexual Reproduction Optimization
• Title（参考訳）: 無性生殖最適化によるクレジットカード不正検出
• Authors: Anahita Farhang Ghahfarokhi, Taha Mansouri, Mohammad Reza Sadeghi Moghadam, Nila Bahrambeik, Ramin Yavari, Mohammadreza Fani Sani
• Abstract要約: 提案手法は,必要なトレーニング時間を著しく削減できると同時に,不正検出問題において重要なリコールを増大させることができる。 その結果、AROは短時間で最高のコストを達成でき、その結果、リアルタイム不正検出システムとみなすことができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the number of credit card users has increased, detecting fraud in this domain has become a vital issue. Previous literature has applied various supervised and unsupervised machine learning methods to find an effective fraud detection system. However, some of these methods require an enormous amount of time to achieve reasonable accuracy. In this paper, an Asexual Reproduction Optimization (ARO) approach was employed, which is a supervised method to detect credit card fraud. ARO refers to a kind of production in which one parent produces some offspring. By applying this method and sampling just from the majority class, the effectiveness of the classification is increased. A comparison to Artificial Immune Systems (AIS), which is one of the best methods implemented on current datasets, has shown that the proposed method is able to remarkably reduce the required training time and at the same time increase the recall that is important in fraud detection problems. The obtained results show that ARO achieves the best cost in a short time, and consequently, it can be considered a real-time fraud detection system.
• Abstract（参考訳）: クレジットカード利用者の増加に伴い、この領域における不正検出が重要な課題となっている。 従来の文献では、効果的な不正検出システムを見つけるために、様々な教師付きおよび教師なしの機械学習手法を適用してきた。 しかし、これらの手法のいくつかは妥当な精度を達成するのに膨大な時間を必要とする。 本稿では,クレジットカード不正を検知する教師付き手法として,無性生殖最適化(ARO)アプローチを採用した。 AROとは、ある親が子孫を産む生産の一種である。 この方法を適用し、多数クラスのみからサンプリングすることにより、分類の有効性が向上する。 現在のデータセットに実装されている最良の手法の1つである人工免疫システム(AIS)との比較により,提案手法は必要なトレーニング時間を著しく短縮すると同時に,不正検出問題において重要なリコールを増やすことができることを示した。 その結果,AROは短時間で最高のコストを達成でき,その結果,リアルタイムな不正検出システムであることがわかった。

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