Wykrywanie oszustw zwi¿zanych z kartami kredytowymi przy u¿yciu algorytmu uczenia si¿ korowego

W miar- jak instytucje finansowe na cäym -wiecie d--- do osi-gni-cia gospodarki bezgotówkowej poprzez zwi-kszenie si-y nabywczej obywateli i zmniejszenie wysokich kosztów obs-ugi pieni-dza, korzystanie z kart kredytowych staje si- niezb-dne do osi-gni-cia tego celu. W zwi-zku z tym, wraz z nowym d--eniem do gospodarki bezgotówkowej, nast-pi znaczny wzrost wykorzystania kart kredytowych, a tak-e zwi-zanych z nimi oszustw. Niniejsza praca stanowi proaktywny -rodek wykrywania oszustw zwi-zanych z kartami kredytowymi. W badaniu przedstawiono model oparty na hierarchicznej pami-ci czasowej, który mo-e wykrywä nieuczciwe transakcje dokonywane przy u-yciu kart kredytowych. Do stworzenia modelu wykrywania oszustw zwi-zanych z kartami kredytowymi zastosowano nowatorskie podej-cie w uczeniu maszynowym, znane jako algorytm uczenia korowego. Algorytm dziää na danych dotycz-cych kart kredytowych uzyskanych z repozytorium UCI, przeksztäcä dane o du-ej g-sto-ci do postaci rzadkiej, a nast-pnie wykorzystywä swoje kolumny uczenia si- do rozpoznawania wzorców przestrzennych. W pracy zastosowano metodologi- obiektowej analizy i projektowania, a jej wdro-enie odby-o si- przy u-yciu j-zyka programowania Java. Powstäy model przeprowadzi- uczenie si- online i osi-gn-- wysoki procent dok-adno-ci.

Oghenekaro, Linda Uchenna jest wyk-adowc- na Wydziale Informatyki Uniwersytetu w Port Harcourt w stanie Rivers w Nigerii. Uzyskäa tytu- licencjata (z wyró-nieniem) i magistra informatyki na Uniwersytecie w Port Harcourt. Jej zainteresowania badawcze obejmuj- uczenie maszynowe, rozproszone bazy danych i bezpiecze-stwo danych.