Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
| Τίτλος: |
МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА АНАЛИЗА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЛАТФОРМ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ |
| Στοιχεία εκδότη: |
Экономика и бизнес: теория и практика, 2020. |
| Έτος έκδοσης: |
2020 |
| Θεματικοί όροι: |
АВТОЭНКОДЕР, E-COMMERCE PLATFORMS, МОШЕННИЧЕСКИЕ ТРАНЗАКЦИИ, FRAUDULENT TRANSACTIONS, RANDOM FOREST, СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, MACHINE LEARNING, AUTOENCODER, ПЛАТФОРМЫ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ |
| Περιγραφή: |
В статье описаны современные условия деятельности платформ электронной коммерции. Выявлены проблемы используемых методов для анализа пользователей платформ электронной коммерции с целью выявления мошеннических транзакций. Разработано два метода анализа пользователей с целью выявления мошеннических платежей в зависимости от доступного набора данных: построение системы на основе метода случайного леса и автоэнкодера.The article describes the current conditions of e-Commerce platforms. Problems with the methods used for analyzing users of e-Commerce platforms in order to detect fraudulent transactions were identified. We have developed two methods for analyzing users in order to detect fraudulent payments depending on the available data set: building a system based on the random forest method and an autoencoder. |
| Τύπος εγγράφου: |
Research |
| DOI: |
10.24411/2411-0450-2020-10509 |
| Αριθμός Καταχώρησης: |
edsair.doi...........4313e75b9dfb65e793377a83681c04d5 |
| Βάση Δεδομένων: |
OpenAIRE |