論文の概要: A Customer Level Fraudulent Activity Detection Benchmark for Enhancing Machine Learning Model Research and Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14746v1
• Date: Tue, 23 Apr 2024 04:57:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-24 15:10:30.557340
• Title: A Customer Level Fraudulent Activity Detection Benchmark for Enhancing Machine Learning Model Research and Evaluation
• Title（参考訳）: 機械学習モデル研究と評価の強化のための顧客レベルのフラデュレントアクティビティ検出ベンチマーク
• Authors: Phoebe Jing, Yijing Gao, Xianlong Zeng,
• Abstract要約: 本研究では,顧客レベルの不正検出に特化して設計された構造化データセットを含むベンチマークを提案する。 このベンチマークは、ユーザの機密性を確保するために厳格なプライバシーガイドラインに準拠しているだけでなく、顧客中心の機能をカプセル化することによって、豊富な情報ソースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4681661603096334
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of fraud detection, the availability of comprehensive and privacy-compliant datasets is crucial for advancing machine learning research and developing effective anti-fraud systems. Traditional datasets often focus on transaction-level information, which, while useful, overlooks the broader context of customer behavior patterns that are essential for detecting sophisticated fraud schemes. The scarcity of such data, primarily due to privacy concerns, significantly hampers the development and testing of predictive models that can operate effectively at the customer level. Addressing this gap, our study introduces a benchmark that contains structured datasets specifically designed for customer-level fraud detection. The benchmark not only adheres to strict privacy guidelines to ensure user confidentiality but also provides a rich source of information by encapsulating customer-centric features. We have developed the benchmark that allows for the comprehensive evaluation of various machine learning models, facilitating a deeper understanding of their strengths and weaknesses in predicting fraudulent activities. Through this work, we seek to bridge the existing gap in data availability, offering researchers and practitioners a valuable resource that empowers the development of next-generation fraud detection techniques.
• Abstract（参考訳）: 不正検出の分野では、機械学習の研究を進め、効果的なアンチ詐欺システムを開発するために、包括的でプライバシに準拠したデータセットが利用できることが不可欠である。 従来のデータセットは、トランザクションレベルの情報に重点を置いていることが多い。 こうしたデータの不足は、主にプライバシー上の懸念によるものであり、顧客レベルで効果的に動作可能な予測モデルの開発とテストを大きく妨げている。 このギャップに対処するため,顧客レベルの不正検出に特化した構造化データセットを含むベンチマークを導入した。 このベンチマークは、ユーザの機密性を確保するために厳格なプライバシーガイドラインに準拠しているだけでなく、顧客中心の機能をカプセル化することによって、豊富な情報ソースを提供する。 我々は、さまざまな機械学習モデルの総合的な評価を可能にするベンチマークを開発し、不正行為を予測する際のその強みと弱点をより深く理解することを可能にした。 この研究を通じて、我々は、データ可用性の既存のギャップを埋め、研究者や実践者が次世代の不正検出技術を開発するための貴重なリソースを提供しようとしている。

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