以模型融合為基礎之線上拍賣詐騙偵測

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題名:	以模型融合為基礎之線上拍賣詐騙偵測
作者:	張昭憲;陳世軒
關鍵詞:	詐騙偵測(Fraud Detection);模型融合(Model Fusion);分類(Classification);線上拍賣(Online Auctions);電子商務(e-Commerce)
日期:	2020-12-12
上傳時間:	2020-06-11 12:10:27 (UTC+8)
出版者:	中華民國資訊管理學會
摘要:	線上拍賣的蓬勃發展有目共賭，但也引起不肖份子覬覦，在其中進行詐騙，嚴重影響其長遠發展。針對此問題，學者已提出許多偵測方法，但準確率仍有改善空間。有鑑於此，本研究運用模型融合概念，發展更有效的詐騙偵測方法。首先，我們運用線性迴歸組合多種偵測模型，以複合模型取代單一模型，以提升總體準確率。之後，透過不同訓練資料配比產生不同特性之模型，使用多階連續過濾以及平衡過濾加以整合，進一步提升偵測效能。為驗證提出方法之有效性，本研究使用Yahoo拍賣實際交易資料進行實驗。結果顯示，提出之方法確有助於改善詐騙偵測效能，提供消費者更周全的安全防護。
關聯:	第31屆國際資訊管理學術研討會(論文集)
顯示於類別:	[資訊管理學系暨研究所] 會議論文

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