教師資料查詢 | 類別: 期刊論文 | 教師: 張昭憲CHANG JAU-SHIEN (瀏覽個人網頁)

標題:以模型融合為基礎之線上拍賣詐騙偵測
學年110
學期1
出版(發表)日期2021/10/01
作品名稱以模型融合為基礎之線上拍賣詐騙偵測
作品名稱(其他語言)
著者張昭憲; 陳世軒
單位
出版者
著錄名稱、卷期、頁數資訊管理學報 28(4)
摘要隨著金流與物流等基礎建設的成熟,電子商務的蓬勃發展有目共睹,而線上拍賣更是其中重要的一環。面對日益龐大交易金額,也引起不肖人士的覬覦,在拍賣平台中進行詐騙。有關線上拍賣詐騙偵測,已有許多方法已被提出,但對於日新月異的詐騙手法,其準確率仍有待提升。有鑑於此,本研究將運用模型融合(Model Fusion)概念,發展更有效的詐騙偵測方法。首先,我們分析單一模型應用在不同測試集之效能,發現當詐騙者與正常者比例未知時,單一模型的效能將受到限制。其次,本研究利用不同類型配比之訓練資料,探討如何產生有利於詐騙者與正常者之偵測模型。最後,運用多種不同特質之模型,分別以多階連續過濾及平衡過濾方式加以整合,以提升總體偵測效能。為驗證提出方法之有效性,我們採用Yahoo!拍賣實際交易資料進行實驗。與各種單一偵測模型相較,本研究提出之連續過濾與平衡過濾法確能提升準確率,並提供更穩定的偵測結果。當使用連續過濾時,除獲得較高準確率外,也能對各階段之偵測精度進行分析,提升結果之實用性。此外,雖然模型融合時嘗試使用各種不同特質的單一模型可影響準確性,但我們發現在多階段過濾的流程下,對偵測效能之影響有限。由上述結果可知,本研究提出方法確有助於改善詐騙偵測之準確率,提供消費者更周全的交易防護。
關鍵字詐騙偵測;模型融合;分類;線上拍賣;電子商務
語言中文
ISSN1608-5752
期刊性質國內
收錄於TSSCI;
產學合作
通訊作者張昭憲
審稿制度
國別中華民國
公開徵稿
出版型式,電子版,紙本
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