Employing machine learning techniques and fuzzy membership for detecting fraud transactions in credit card
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746056
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Dolandırıcılık, Kredi kartları, Makine öğrenmesi, Veri setleri, Fraud, Credit cards, Machine learning, Data sets
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kredi kartı dolandırıcılığı, günümüzün finans sektöründe giderek yaygınlaşan bir sorun haline geliyor. Son birkaç yılda dolandırıcılıkla ilgili faaliyetlerin sayısında endişe verici bir artış gözlemlendi ve bu da çok sayıda kuruluş, işletme ve devlet kurumu için önemli mali kayıplara neden oldu. Rakamların gelecekte artacağı tahmin edildiğinden, bu disiplindeki birçok araştırmacı, çabalarını, giderek daha popüler hale gelen gelişmiş makine öğrenimi algoritmalarını kullanarak erkenden hileli davranışları belirlemeye odakladı. Ancak, dolandırıcılık davranışlarının bir denemeden diğerine değişmesi ve bu alandaki mevcut veri setlerinin çok az olması gibi birçok nedenden dolayı kredi kartı dolandırıcılığının tespiti kolay değildir. Bu tezde, XGBoost algoritmasına ek olarak, Lojistik regresyon (LR), NaiveBayes (NB) ve Lineer Diskriminant Analizi (LDA) gibi bazı makine öğrenmesi yöntemlerine dayalı hileli işlemleri tespit etmek için bir sistem önerilmiştir. Önerilen sistemin modellerini oluşturmak için kullanılan teknikler, iki farklı veri kümesi temelinde eğitilmiş ve değerlendirilmiştir. İlk veri seti Avrupa Kart Sahipleri, ikinci veri seti ise Yapı Kredi şirketi tarafından sağlanan Türkiye veri seti idi. Bu veri kümeleri büyük bir dengesizlik probleminden muzdariptir. Bu nedenle, bu sorunu çözmek için SMOTE kullandık. Sistem modellerinin etkinliği .çeşitli metrikler, özellikle de karışıklık matrisi, doğruluk, F1 skoru, hatırlama, kesinlik ve ayrıca AUC kullanılarak ölçülür. Ayrıca sistemin verimliliğini artırmak için bulanık üyelik fonksiyonu veri setine uyarlanmıştır. Nihai sonuçlar, XGBoost'un yüksek verimliliğini gösterdi.
Özet (Çeviri)
Credit card fraud is becoming an increasingly prevalent problem in today's financial sector. An alarming rise in the number of fraud-related activities has been observed in the past few years, which has resulted in significant financial losses for numerous organizations, businesses, and government bodies. Because the numbers are projected to grow in the future, many researchers in this discipline have centered their efforts around identifying fraudulent behavior early on using advanced machine learning algorithms, which are becoming increasingly popular. However, the identification of credit card fraud is not easy for many reasons, including the fact that the fraudulent behaviors vary from one attempt to the next and the available datasets in this field are very few. In this thesis, a system is proposed to detect fraudulent transactions based on some methods of machine learning such like Logistic regression (LR), NaiveBayes (NB), as well as the Linear Discriminant Analysis(LDA), in addition to XGBoost algorithm. the techniques used to generate the models of the suggested system, they were trained and evaluated on the basis of two different datasets. Where the first dataset was the European Cardholders, and the second dataset was the Turkish dataset provided by the Yapi Kredi company. These datasets suffer from a big imbalance problem. Therefore, we used SMOTE to fix this issue. The system models' effectiveness was.measured employing a variety of metrics, specifically the confusion matrix, accuracy, F1score, recall, precision as well as AUC. Also, the fuzzy membership function was adopted to the dataset in order to raise the system's efficiency. The final results showed the high efficiency of XGBoost.
Benzer Tezler
- Design and deployment of deep learning based fuzzy logicsystems
Derin öğrenme tabanlı bulanık sistemlerin geliştirilmesi ve uygulanması
AYKUT BEKE
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUFAN KUMBASAR
- Akaryakıtla çalışan endüstriyel tav fırınlarında yanma, sıcaklık ve basıncın optimum kontrolu
Optimum control of combustion temperature and pressure in industrial tempering furnaces working with fuel-oil
MEHMET EROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YÜCEL ERCAN
- KY-89 zeolitinde asitlik dağılımının ve bazı hidrokarbonların etkin difüzyon katsayılarının gaz kromatografi ile tayini
Başlık çevirisi yok
SEZAİ ERDEM
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Kimya MühendisliğiEge ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖNÜL GÜNDÜZ
- Renk görüntü teorisi ve televizyona uygulaması
Theories of colour vision and their application to television
MUSTAFA LAMİ TAPLAMACIOĞLU
Doktora
Türkçe
1986
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiGazi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA ÖZMEN
- Spinntester makinasında optimum pamuk ipliği eğirme koşullarının saptanması üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
SEDAT DİNÇBOSTANCI
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YALÇIN BOZKURT