論文の概要: On Finding Bi-objective Pareto-optimal Fraud Prevention Rule Sets for Fintech Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.00964v2
• Date: Thu, 18 Jan 2024 04:11:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-19 19:45:29.042703
• Title: On Finding Bi-objective Pareto-optimal Fraud Prevention Rule Sets for Fintech Applications
• Title（参考訳）: フィンテック応用のための2目的パレート最適フラッド防止ルールの探索について
• Authors: Chengyao Wen, Yin Lou
• Abstract要約: 本稿では,初期ルールプールから2目的空間(精度やリコールなど)の高品質なルールサブセットを見つけることを目的とする。 我々はPORSと呼ばれる詐欺ベースのフレームワークを提案し、PORSのコアが最前線におけるソリューション選択の問題であることを確認した。 我々は、初期ルールセットの多様性を促進するために、SpectralRulesと呼ばれるシーケンシャルカバーアルゴリズムの新たな変種を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1222512145273202
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rules are widely used in Fintech institutions to make fraud prevention decisions, since rules are highly interpretable thanks to their intuitive if-then structure. In practice, a two-stage framework of fraud prevention decision rule set mining is usually employed in large Fintech institutions. This paper is concerned with finding high-quality rule subsets in a bi-objective space (such as precision and recall) from an initial pool of rules. To this end, we adopt the concept of Pareto optimality and aim to find a set of non-dominated rule subsets, which constitutes a Pareto front. We propose a heuristic-based framework called PORS and we identify that the core of PORS is the problem of solution selection on the front (SSF). We provide a systematic categorization of the SSF problem and a thorough empirical evaluation of various SSF methods on both public and proprietary datasets. We also introduce a novel variant of sequential covering algorithm called SpectralRules to encourage the diversity of the initial rule set and we empirically find that SpectralRules further improves the quality of the found Pareto front. On two real application scenarios within Alipay, we demonstrate the advantages of our proposed methodology compared to existing work.
• Abstract（参考訳）: ルールは直感的なif-then構造のおかげで非常に解釈しやすいため、フィンテック機関では不正防止の決定に広く使われている。 実際には、不正防止決定ルールの2段階の枠組みが一般的にフィンテックの大規模機関で採用されている。 本稿では,初期ルールプールから2目的空間(精度やリコールなど)の高品質なルールサブセットを見つけることを目的とする。 この目的のために、パレート最適性の概念を採用し、パレートフロントを構成する非支配ルール部分集合の集合を見つけることを目的とする。 我々はPORSと呼ばれるヒューリスティックなフレームワークを提案し、PORSのコアがフロント(SSF)におけるソリューション選択の問題であることを確認した。 本研究では,SSF問題を体系的に分類し,パブリック・プロプライエタリ・データセットとプロプライエタリ・データセットの両方で様々なSSF手法を徹底的に評価する。 また,初期規則セットの多様性を促進するために,spectralrulesと呼ばれる新しい逐次被覆アルゴリズムを導入し,spectralrulesがparetoフロントの品質をさらに向上させることを実証的に確認した。 alipayの2つの実際のアプリケーションシナリオにおいて、既存の作業と比較して提案手法の利点を実証する。

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