Geri Dön

E-ticaret sistemlerinde sahtecilik tespit sistemi tasarımı

Fraud detecti̇on system design in e-commerce systems

  1. Tez No: 592710
  2. Yazar: FATMA SERAP ÖRENLİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

E-Ticaret sektörü ülkemizde ve dünyada hızla büyüyerek potansiyel varlığını ve gelişimini sürdürmektedir. Buna bağlı olarak mevcut işlerini e-ticaret ortamına taşımak isteyen firma sahiplerinin sayısı da hızla artış göstermektedir. E-Ticaret alanında taleplerin yüksek olması nedeniyle çok sayıda e-ticaret yazılımlarının bulunmasına karşın bu yazılımlardaki altyapı eksiklikleri, müşteri taleplerine kolay cevap verememesi, karmaşık yapıda tasarlanmış olmaları ve en önemlisi de verilen siparişlerde oluşabilecek sahtecilik kontrollerinin yapılmadığı ya da gözardı edildiği görülmektedir. Bu sebeple e-ticaret sektörüne katılacak olan yeni yazılımların geliştirilmesinde var olan bu eksikliklerin giderilmesine odaklanılmalı, oluşabilecek sahtecilik işlemleri de göz önünde bulundurularak önlemler alınmaya çalışılmalıdır. Bu çalışmada mevcut sistemlerin incelenmesi ile alternatif bir e-ticaret altyapı yazılımının sunulması ve bununla birlikte tasarlanacak olan sistemin, siparişlerde oluşabilecek sahteciliklerin (fraud) tespit edilmesine yönelik, literatürdeki veri setlerinden yararlanılarak veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları aracılığıyla tahmin sistemi önerilmesi ve performans karşılaştırmalarının yapılması amaçlanmaktadır. Çalışma iki farklı veri seti için gerçekleştirilmiştir. Birinci çalışmada Eylül 2013 yılına ait 284.807 kayıttan oluşan kredi kartı verileri üzerinde özellik çıkarım yaklaşımları uygulanarak K-En Yakın Komşu Algoritması, Naive Bayes, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Rassal Orman, Genelleştirilmiş Regresyon Sinir Ağı sınıflandırıcılarıyla başarım sonuçları değerlendirilmiştir. Belirtilen veri seti üzerinde kullanılan yöntemlerden Lojistik Regresyon yönteminin diğer yöntemlere göre daha yüksek başarı sağladığı tespit edilmiştir. İkinci çalışmada ise oluşturulan 700 adet kayıt içeren veri seti için yöntemlerin başarısı incelenmiştir. Kullanılan yöntemler arasında yine en iyi performans Lojistik Regresyon yöntemi ile elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

As e-commerce area is rapidly growing all over the world, it's potential is also taking place and continuing it's development in our country. Companies who want to carry their work into online commerce websites are growing accordingly. Although there are many e-commerce softwares due to the high demands in the field of e-commerce, it is seen that the infrastructure deficiencies in these softwares, not being able to easily respond to customer demands, being designed in a complex structure and most importantly, the fraud controls that may occur in the orders placed are being ignored. Therefore, it should be focused on eliminating these deficiencies in the development of new software that will participate in the e-commerce sector and measures should be taken by taking fraud transactions into consideration. In this study, it is aimed to present an alternative e-commerce infrastructure software by examining the existing systems and to propose a prediction system by using data mining classification algorithms and to make performance comparisons by using data sets in the literature in order to detect frauds of the system to be designed. The study was carried out for two different data sets. In the first study, the performance results were evaluated with K-Nearest Neighbor Algorithm, Naive Bayes, Logistic Regression, Support Vector Machines, Random Forest and Generalized Regression Neural Network classifiers by applying feature selection approaches on credit card data consisting of 284.807 records of September 2013. Logistic Regression method, which is one of the methods used on the data set, was found to have higher success compared to the other methods. In the second study, the success of the methods for the data set consisting of 700 records was examined. Among the methods used, the best performance was obtained by Logistic Regression method.

Benzer Tezler

  1. Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

  2. E-ticaret sistemlerinde yapılan ürün yorumlarının metin madenciliği uygulaması ile incelenmesi

    Analysis of product comments are examined in e-commerce systems with text mining application

    GÖKAY YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER ASLAN

  3. Total quality management in e-commerce

    E-ticaret sistemlerinde toplam kalite yönetimi

    TOLGA ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBahçeşehir Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. AHMET BEŞKESE

  4. E-ticaret sistemlerinde reklam ürünlerinin Bayes teoremine göre yerleştirilmesi

    The placing according to Bayes thorem of advertisement products on e-commerce systems

    MEHMET AKİF BÜLBÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NECLA ÖZKAYA

  5. E-ticaret siteleri için bulanık mantık ve makine öğrenmesi tabanlı bir öneri sistemi

    A recommendation system based on fuzzy logic and machine learning for e-commerce sites

    METEHAN UÇAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED FATİH ADAK