| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Metoda podpornih vektorjev v detekciji goljufij
Avtorji:ID Krajnčič, Manja (Avtor)
ID Bokal, Drago (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
ID Žnidaršič, Anja (Komentor)
Datoteke:.pdf MAG_Krajncic_Manja_2019.pdf (1,31 MB)
MD5: AC704686392799C18A3E4915E4FD38B0
PID: 20.500.12556/dkum/a533ea58-5f19-41c8-9eac-5471e9661003
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FNM - Fakulteta za naravoslovje in matematiko
Opis:Magistrsko delo obravnava problem odkrivanja goljufij za izbrani scenarij. Scenarij nam predstavlja eno obliko goljufanja, ki jo želimo razkriti z uporabo ustrezne metode. Kljub temu, da je za odkrivanje goljufij razvitih veliko metod, pa vse niso ustrezne. Metode, ki se v prvi vrsti delijo na nadzorovane in nenadzorovane, ne odkrijejo vseh vrst goljufij, zato je zelo pomembno, da ustvarimo več scenarijev in prilagodimo metode glede na naš nabor podatkov, s tem pa pokrijemo večjo množico možnih goljufov. Za scenarij si izberemo goljufanje gostincev, nad katerim razvijemo novo metodo za odkrivanje transakcijskih goljufij. Rezultate primerjamo tudi z rezultati, ki jih nad isto množico podatkov dobimo pri uporabi metode podpornih vektorjev enega razreda. Glavni rezultat magistrske naloge nam predstavlja kombinacijo uporabe dveh metod za rangiranje gostincev od najbolj do najmanj sumljivih.
Ključne besede:odkrivanje goljufij, subvencionirana študentske prehrana, metoda FSRO, metoda podpornih vektorjev enega razreda
Kraj izida:Maribor
Založnik:[M. Krajnčič]
Leto izida:2019
PID:20.500.12556/DKUM-73771 Novo okno
UDK:519.87(043.2)
COBISS.SI-ID:24717832 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:XMIEPGAO
Datum objave v DKUM:29.08.2019
Število ogledov:1609
Število prenosov:108
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:FNM
:
KRAJNČIČ, Manja, 2019, Metoda podpornih vektorjev v detekciji goljufij [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : M. Krajnčič. [Dostopano 24 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=73771
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


Iščem podobna dela...Prosim, počakajte...
Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:12.06.2019

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Support vector machine and fraud detection
Opis:The master thesis deals with fraud detection problem for a specific scenario. The scenario represents one type of fraud that we want to detect with a proper method. There are a lot of different methods for fraud detection, but not all of them are appropriate. Methods that are classified as supervised and unsupervised, do not detect all kinds of fraud, so it is very important to create multiple scenarios in our data set to cover diverse possibilities for fraud. For our scenario, we assume that only provider can commit fraud. We then develop a new method for a fraud detection in telecommunications and compare the results with results from method one-class support vector machine. The main result of master thesis represents a combination of using these two methods for ranking providers from most to least suspicious.
Ključne besede:fraud detection, subsidized student meals, FSRO method, one-class support vector machine


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici