FraudMiner: A Novel Credit Card Fraud Detection Model Based on Frequent Itemset Mining
المؤلفون المشاركون
Seeja, K. R.
Zareapoor, Masoumeh
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-09-11
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الطب البشري
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
This paper proposes an intelligent credit card fraud detection model for detecting fraud from highly imbalanced and anonymous credit card transaction datasets.
The class imbalance problem is handled by finding legal as well as fraud transaction patterns for each customer by using frequent itemset mining.
A matching algorithm is also proposed to find to which pattern (legal or fraud) the incoming transaction of a particular customer is closer and a decision is made accordingly.
In order to handle the anonymous nature of the data, no preference is given to any of the attributes and each attribute is considered equally for finding the patterns.
The performance evaluation of the proposed model is done on UCSD Data Mining Contest 2009 Dataset (anonymous and imbalanced) and it is found that the proposed model has very high fraud detection rate, balanced classification rate, Matthews correlation coefficient, and very less false alarm rate than other state-of-the-art classifiers.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Seeja, K. R.& Zareapoor, Masoumeh. 2014. FraudMiner: A Novel Credit Card Fraud Detection Model Based on Frequent Itemset Mining. The Scientific World Journal،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048915
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Seeja, K. R.& Zareapoor, Masoumeh. FraudMiner: A Novel Credit Card Fraud Detection Model Based on Frequent Itemset Mining. The Scientific World Journal No. 2014 (2014), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048915
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Seeja, K. R.& Zareapoor, Masoumeh. FraudMiner: A Novel Credit Card Fraud Detection Model Based on Frequent Itemset Mining. The Scientific World Journal. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1048915
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1048915
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر