親クレーメルネットワーク分析によるクレジットカード詐欺検出

クレジットカード取引における詐欺の検出は、経済的影響が大きい金融研究の主要なテーマです。これまではデータ分析技術を通じて取り組まれてきましたが、推奨システムや診断/予後医療ツールの設計など、他の問題との類似性は、複雑なネットワークアプローチが重要な利益をもたらす可能性を示唆しています。本論文では、実際のカード取引データセットにおける不法な事例を検出可能な初のハイブリッドデータマイニング/複雑ネットワーク分類アルゴリズムを提示します。これは、参照グループからのあるインスタンスの偏差の表現を作成することを可能にする最近提案されたネットワーク再構築アルゴリズムに基づいています。ネットワークデータ表現から抽出された特徴の含有が、標準的な神経ネットワークベースの分類アルゴリズムによって得られたスコアを改善することと、この組み合わせアプローチが特定の運用ニッチにおいて商業的詐欺検出システムを上回る可能性についても示します。これらの特定の結果を超えて、この貢献は、複雑なネットワークとデータマイニングが補完的なツールとして統合される新たな例を示しています。後者は、前者が持つデータに対する視点を提供します。