IEEE-CIS fraud detection: a case study for fraudulent transaction detection based on supervised learning models

González Benaissa, Aarón Al Rachid

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Campo DC	Valor	Lengua/Idioma
dc.contributor.advisor	Sepúlveda Cano, Lina María	-
dc.contributor.author	González Benaissa, Aarón Al Rachid	-
dc.date.accessioned	2021-06-17T16:01:59Z	-
dc.date.available	2021-06-17T16:01:59Z	-
dc.date.issued	2021	-
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10495/20175	-
dc.description.abstract	ABSTRACT : This paper proposes a solution to the Kaggle competition: "IEE-Fraud Detection", whose objective is to detect fraudulent transactions in a customer and transactional dataset collected by an E-commerce site to construct a transaction confirmation system via text messaging of the payment services company Vesta Corporation. Exploratory analysis of the data and different modeling approaches are shown, selecting the most appropriate results for anomaly detection.	spa
dc.format.extent	8	spa
dc.format.mimetype	application/pdf	spa
dc.language.iso	eng	spa
dc.type.hasversion	info:eu-repo/semantics/draft	spa
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess	spa
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/	*
dc.title	IEEE-CIS fraud detection: a case study for fraudulent transaction detection based on supervised learning models	spa
dc.type	info:eu-repo/semantics/other	spa
oaire.version	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce	spa
dc.rights.accessrights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2	spa
thesis.degree.name	Especialista en Analítica y Ciencia de Datos	spa
thesis.degree.level	Especialización	spa
thesis.degree.discipline	Facultad de Ingeniería. Especialización en Analítica y Ciencia de Datos	spa
thesis.degree.grantor	Universidad de Antioquia	spa
dc.rights.creativecommons	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/	spa
dc.publisher.place	Medellín, Colombia	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_46ec	spa
dc.type.redcol	http://purl.org/redcol/resource_type/COther	spa
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Especialización	spa
dc.subject.unesco	Electronic commerce	-
dc.subject.unesco	Comercio electrónico	-
dc.subject.unesco	Artificial intelligence	-
dc.subject.unesco	Inteligencia artificial	-
dc.subject.agrovoc	Fraud	-
dc.subject.agrovoc	Fraude	-
dc.subject.agrovoc	Illegal practices	-
dc.subject.agrovoc	Practicas Ilegales	-
dc.subject.agrovoc	Classification systems	-
dc.subject.agrovoc	Sistemas de Clasificación	-
dc.subject.agrovoc	Linked open data	-
dc.subject.agrovoc	Datos abiertos vinculados	-
dc.subject.proposal	Fraud detection	spa
dc.subject.proposal	binary classification	spa
dc.subject.proposal	imbalanced data	spa
dc.subject.proposal	dimensionality reduction	spa
dc.subject.agrovocuri	http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_8139c3d0	-
dc.subject.agrovocuri	http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_15682	-
dc.subject.agrovocuri	http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_9000017	-
dc.subject.agrovocuri	http://aims.fao.org/aos/agrovoc/c_773acdb4	-
dc.subject.unescouri	http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept11036	-
dc.subject.unescouri	http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept3052	-
dc.relatedidentifier.url	https://github.com/AaronGonzalezB/monografia-especializacion-udea.git	spa
dc.identifier.url	https://github.com/AaronGonzalezB/monografia-especializacion-udea.git	spa
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Fichero	Descripción	Tamaño	Formato
AaronAlrachid_2021IEECISFraudPrediction	Trabajo de grado de especialización	552.34 kB	Adobe PDF	Visualizar/Abrir

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