МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА АНАЛИЗА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЛАТФОРМ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ

Bibliographic Details
Title: МОДИФИКАЦИЯ МЕТОДА АНАЛИЗА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ ПЛАТФОРМ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ
Publisher Information: Экономика и бизнес: теория и практика, 2020.
Publication Year: 2020
Subject Terms: АВТОЭНКОДЕР, E-COMMERCE PLATFORMS, МОШЕННИЧЕСКИЕ ТРАНЗАКЦИИ, FRAUDULENT TRANSACTIONS, RANDOM FOREST, СЛУЧАЙНЫЙ ЛЕС, МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ, MACHINE LEARNING, AUTOENCODER, ПЛАТФОРМЫ ЭЛЕКТРОННОЙ КОММЕРЦИИ
Description: 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.
Document Type: Research
DOI: 10.24411/2411-0450-2020-10509
Accession Number: edsair.doi...........4313e75b9dfb65e793377a83681c04d5
Database: OpenAIRE
Be the first to leave a comment!
You must be logged in first