I detta dokument föreslås en intelligent modell för upptäckt av kreditkortsbedrägerier för att upptäcka bedrägerier från mycket obalanserade och anonyma kreditkortstransaktioner. Klassen obalans problem hanteras genom att hitta juridiska såväl som bedrägeri transaktionsmönster för varje kund genom att använda frekventa itemet gruvdrift. En matchande algoritm föreslås också för att hitta vilket mönster (juridiskt eller bedrägeri) en viss kunds inkommande transaktion är närmare och ett beslut fattas i enlighet därmed. För att hantera datans anonyma karaktär ges ingen företrädesrätt till något av attributen och varje attribut anses lika för att hitta mönster. Resultatutvärderingen av den föreslagna modellen görs på UCSD Data Mining Contest 2009 Dataset (anonym och obalanserad) och det konstateras att den föreslagna modellen har mycket hög detektionshastighet för bedrägerier, balanserad klassificeringsfrekvens, Matthews korrelationskoefficient och mycket mindre falsk larmfrekvens än andra toppmoderna klassificeringar.
BedrägeriMiner REF föreslog en modell för upptäckt av kreditkortsbedrägerier för att upptäcka bedrägerier från mycket obalanserade och anonyma kreditkortstransaktionsdata.
FraudMiner: A Novel Credit Card Fraud Detection Model Based on Frequent Itemset Mining
{'venue': 'The Scientific World Journal', 'journal': 'The Scientific World Journal', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}