Nu för tiden är förebyggandet av kreditkortsbedrägeri en viktig uppgift, eftersom nästan alla aktörer i e-handelsmiljön accepterar betalningar som görs via kreditkort, medvetna om att vissa av dem kan vara bedrägliga. Utvecklingen av strategier som effektivt kan möta detta problem utgör en svår utmaning på grund av flera problem. De viktigaste av dem är heterogeniteten och den obalanserade klassdistributionen av data, problem som leder till en minskning av effektiviteten hos de mest använda teknikerna, vilket gör det svårt att definiera effektiva modeller som kan utvärdera de nya transaktionerna. I detta dokument föreslås en ny strategi som kan ta itu med de ovannämnda problemen på grundval av en modell som definieras genom att använda Discrete Fourier Transform conversion för att utnyttja frekvensmönster i stället för de kanoniska i utvärderingsprocessen. Ett sådant tillvägagångssätt ger vissa fördelar, eftersom det gör det möjligt för oss att ta itu med den obalanserade klassdistributionen och problemen med kallstart genom att endast involvera tidigare legitima transaktioner, vilket minskar problemet med data heterogenitet tack vare den frekvens-domänbaserade datarepresentationen, som resulterar i mindre påverkas av datavariationen. Ett praktiskt genomförande av det föreslagna tillvägagångssättet görs genom att en algoritm presenteras som kan klassificera en ny transaktion som tillförlitlig eller otillförlitlig på grundval av ovannämnda strategi.
Saia och Carta Ref föreslog ett nytt tillvägagångssätt för upptäckt av kreditkortsbedrägerier baserat på en modell definierad med hjälp av en diskret Fouriertransform konverterad för att utnyttja frekvensmönster.
A Frequency-domain-based Pattern Mining for Credit Card Fraud Detection.
{'venue': 'IoTBDS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}