Report
Προβολή σε EDS

МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА АНАЛИЗА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЛАТФОРМ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ

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
FullText Text:
  Availability: 0
Header DbId: edsair
DbLabel: OpenAIRE
An: edsair.doi...........4313e75b9dfb65e793377a83681c04d5
RelevancyScore: 759
AccessLevel: 3
PubType: Report
PubTypeId: report
PreciseRelevancyScore: 759.1474609375
IllustrationInfo
Items – Name: Title
  Label: Title
  Group: Ti
  Data: МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА АНАЛИЗА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЛАТФОРМ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ
– Name: Publisher
  Label: Publisher Information
  Group: PubInfo
  Data: Экономика и бизнес: теория и практика, 2020.
– Name: DatePubCY
  Label: Publication Year
  Group: Date
  Data: 2020
– Name: Subject
  Label: Subject Terms
  Group: Su
  Data: <searchLink fieldCode="DE" term="%22АВТОЭНКОДЕР%22">АВТОЭНКОДЕР</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22E-COMMERCE+PLATFORMS%22">E-COMMERCE PLATFORMS</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22МОШЕННИЧЕСКИЕ+ТРАНЗАКЦИИ%22">МОШЕННИЧЕСКИЕ ТРАНЗАКЦИИ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22FRAUDULENT+TRANSACTIONS%22">FRAUDULENT TRANSACTIONS</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22RANDOM+FOREST%22">RANDOM FOREST</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22СЛУЧАЙНЫЙ+ЛЕС%22">СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22МАШИННОЕ+ОБУЧЕНИЕ%22">МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22MACHINE+LEARNING%22">MACHINE LEARNING</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22AUTOENCODER%22">AUTOENCODER</searchLink><br /><searchLink fieldCode="DE" term="%22ПЛАТФОРМЫ+ЭЛЕКТРОННОЙ+КОММЕРЦИИ%22">ПЛАТФОРМЫ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ</searchLink>
– Name: Abstract
  Label: Description
  Group: Ab
  Data: 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.
– Name: TypeDocument
  Label: Document Type
  Group: TypDoc
  Data: Research
– Name: DOI
  Label: DOI
  Group: ID
  Data: 10.24411/2411-0450-2020-10509
– Name: AN
  Label: Accession Number
  Group: ID
  Data: edsair.doi...........4313e75b9dfb65e793377a83681c04d5
PLink https://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&site=eds-live&db=edsair&AN=edsair.doi...........4313e75b9dfb65e793377a83681c04d5
RecordInfo BibRecord:
  BibEntity:
    Identifiers:
      – Type: doi
        Value: 10.24411/2411-0450-2020-10509
    Languages:
      – Text: Undetermined
    Subjects:
      – SubjectFull: АВТОЭНКОДЕР
        Type: general
      – SubjectFull: E-COMMERCE PLATFORMS
        Type: general
      – SubjectFull: МОШЕННИЧЕСКИЕ ТРАНЗАКЦИИ
        Type: general
      – SubjectFull: FRAUDULENT TRANSACTIONS
        Type: general
      – SubjectFull: RANDOM FOREST
        Type: general
      – SubjectFull: СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС
        Type: general
      – SubjectFull: МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ
        Type: general
      – SubjectFull: MACHINE LEARNING
        Type: general
      – SubjectFull: AUTOENCODER
        Type: general
      – SubjectFull: ПЛАТФОРМЫ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ
        Type: general
    Titles:
      – TitleFull: МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА АНАЛИЗА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЛАТФОРМ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ
        Type: main
  BibRelationships:
    IsPartOfRelationships:
      – BibEntity:
          Dates:
            – D: 01
              M: 01
              Type: published
              Y: 2020
          Identifiers:
            – Type: issn-locals
              Value: edsair
ResultId 1