期刊論文
| 學年 | 110 |
|---|---|
| 學期 | 1 |
| 出版（發表）日期 | 2021-10-01 |
| 作品名稱 | 以模型融合為基礎之線上拍賣詐騙偵測 |
| 作品名稱（其他語言） | |
| 著者 | 張昭憲; 陳世軒 |
| 單位 | |
| 出版者 | |
| 著錄名稱、卷期、頁數 | 資訊管理學報 28(4), p.419 - 444 |
| 摘要 | 隨著金流與物流等基礎建設的成熟，電子商務的蓬勃發展有目共睹，而線上拍賣更是其中重要的一環。面對日益龐大交易金額，也引起不肖人士的覬覦，在拍賣平台中進行詐騙。有關線上拍賣詐騙偵測，已有許多方法已被提出，但對於日新月異的詐騙手法，其準確率仍有待提升。有鑑於此，本研究將運用模型融合(Model Fusion)概念，發展更有效的詐騙偵測方法。首先，我們分析單一模型應用在不同測試集之效能，發現當詐騙者與正常者比例未知時，單一模型的效能將受到限制。其次，本研究利用不同類型配比之訓練資料，探討如何產生有利於詐騙者與正常者之偵測模型。最後，運用多種不同特質之模型，分別以多階連續過濾及平衡過濾方式加以整合，以提升總體偵測效能。為驗證提出方法之有效性，我們採用Yahoo!拍賣實際交易資料進行實驗。與各種單一偵測模型相較，本研究提出之連續過濾與平衡過濾法確能提升準確率，並提供更穩定的偵測結果。當使用連續過濾時，除獲得較高準確率外，也能對各階段之偵測精度進行分析，提升結果之實用性。此外，雖然模型融合時嘗試使用各種不同特質的單一模型可影響準確性，但我們發現在多階段過濾的流程下，對偵測效能之影響有限。由上述結果可知，本研究提出方法確有助於改善詐騙偵測之準確率，提供消費者更周全的交易防護。 |
| 關鍵字 | 詐騙偵測;模型融合;分類;線上拍賣;電子商務 |
| 語言 | zh_TW |
| ISSN | 1608-5752 |
| 期刊性質 | 國內 |
| 收錄於 | TSSCI |
| 產學合作 | |
| 通訊作者 | 張昭憲 |
| 審稿制度 | 是 |
| 國別 | TWN |
| 公開徵稿 | |
| 出版型式 | ,電子版,紙本 |
| 相關連結 |
機構典藏連結 ( http://tkuir.lib.tku.edu.tw:8080/dspace/handle/987654321/121441 ) |