Geri Dön

Fraud detection in e-commerce by using artificial intelligence

E-ticarette yapay zeka kullanarak dolandırıcılık tespiti

  1. Tez No: 892260
  2. Yazar: DOUAA AMER AJRZOA
  3. Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. ALPER FİDAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Information and Records Management, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka Bilim Dalı
  13. 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

  1. E-ticaret sistemlerinde sahtecilik tespit sistemi tasarımı

    Fraud detecti̇on system design in e-commerce systems

    FATMA SERAP ÖRENLİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UFUK ÖZKAYA

  2. Kaçak su kullanımının tespitinde veri madenciliği yaklaşımı

    Data mining approach for detection illegal usage of water

    MUHAMMED ALİ YAVUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. BAYRAM TOPAL

  3. 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

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA

  4. Blokzincir teknolojisinin kredi transferinde kullanımı

    Using blockchain technology in credit transfer

    ZEYNEP KIYMIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET TEKEREK

  5. 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

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ATA ÖNAL