Fraud detection in e-commerce by using artificial intelligence
E-ticarette yapay zeka kullanarak dolandırıcılık tespiti
- Tez No: 892260
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. ALPER FİDAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Dolandırıcılığın e-ticaret üzerindeki önemli etkisi nedeniyle ve dolandırıcılık sorununu ve bunun bireyler ve işletmeler üzerindeki etkisini çözme girişimiyle, bu çalışma, e-ticarette anormal dolandırıcılığı tespit etmek için yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) uygulamalarını araştırmaktadır. Bu amaçla, Random Forest, Naive Bayes, Destek Vektör Sınıflandırıcısı, XGBoost, AdaBoost ve Hibrit Sınıflandırıcı gibi çeşitli makine öğrenimi algoritmaları uygulanmıştır. Sonuçlar, hiçbir sınıflandırıcının tüm değerlendirme yöntemlerinde en iyi performansı göstermemesine rağmen, hibrit sınıflandırıcının %96,1 ile en yüksek doğruluğu sağladığını göstermektedir. Ayrıca, derin öğrenme de kullanılmış ve yapay sinir ağı (ANN) modeli, eğitim doğruluğu %95,8 ve test doğruluğu %94,8 olan rekabetçi bir performans sergilemiştir. Bu sonuçlar, hem makine öğrenimi hem de derin öğrenme modellerinin e-ticaret platformlarında dolandırıcılığı tespit etmedeki etkinliğini doğrulamaktadır.
Özet (Çeviri)
Due to the significant impact of fraud on e-commerce, and in an attempt to solve this problem and its impact on individuals and businesses, this study investigates the application of artificial intelligence (AI), machine learning (ML) and deep learning (DL) to detect anomalous fraud in e-commerce by implementing different machine learning algorithms such as Random Forest, Nive Bayes, Support Vector Classifier, XGBoost, AdaBoost, and Hybrid Classifier. The results indicate that although no classifier outperformed in all evaluation methods, the hybrid classifier achieved the highest accuracy at 96.1%. In addition, deep learning was used and the artificial neural network (ANN) model showed competitive performance, with training accuracy reaching 95.8% and testing accuracy of 94.8%. These results confirm the effectiveness of both machine learning and deep learning models in detecting fraud within e-commerce platforms.
Benzer Tezler
- E-ticaret sistemlerinde sahtecilik tespit sistemi tasarımı
Fraud detecti̇on system design in e-commerce systems
FATMA SERAP ÖRENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAYA
- Kaçak su kullanımının tespitinde veri madenciliği yaklaşımı
Data mining approach for detection illegal usage of water
MUHAMMED ALİ YAVUZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAYRAM TOPAL
- Derin öğrenme yöntemleri kullanarak adli bilişim incelemelerinde delil çıkarımının gerçekleştirilmesi
Extracting evidence in forensic examinations by using deep learning methods
MUSTAFA ERİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA
- Blokzincir teknolojisinin kredi transferinde kullanımı
Using blockchain technology in credit transfer
ZEYNEP KIYMIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET TEKEREK
- Mobil cihazlarda veri madenciliği sonuçlarının gösterilmesine yönelik uygulama geliştirilmesi
Developing application that display results of data mining for mobile devices
NİHAL PAÇAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ATA ÖNAL