Newspapers & journals
Phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng học máy
Hoàng, Thị Thúy, Tác giả · 2021
- Publisher
- 2021
- Physical description
- 9 pages
- Dewey classification
- 006.31
- Subjects
- Gian lận thẻ tín dụngHọc máy (Machine Learning)Mạng nơ ron nhân tạo (ANN)Máy vec-tơ hỗ trợ (SVM)
- Language
- Vietnamese, English
Summary
Nghiên cứu tập trung phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng các phương pháp của học máy (Machine Learning), cụ thể là mô hình mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và mô hình máy vec-tơ hỗ trợ (SVM), và so sánh mức độ hiệu quả của chúng với bộ dữ liệu Paysim. Kết quả cho thấy mô hình ANN vượt trội hơn với độ chính xác đạt 99%. Bài viết nhằm giúp các nhà quản lý lựa chọn phương pháp hiệu quả để phát hiện và giảm thiểu tổn thất tài chính do gian lận thẻ tín dụng
Availability by location
This record has no print copies in stock.
Catalogue record
| Field | Value |
|---|---|
| 001Control number | 88405 |
| 005Date and time of latest transaction | 15 Nov 2025, 12:01 |
| 008Fixed-length data elements | 210300s2021 vm a|||||0 0|vie|d |
| 040Cataloging source | HUFLITLIB |
| 041Language code | vie eng |
| 082Dewey Decimal call number | 006.31 DDC23 |
| 100Main entry – personal name | Hoàng, Thị Thúy, Tác giả |
| 245Title statement | Phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng học máy / Hoàng Thị Thúy, Lê Thị Xuân Thu |
| 246Varying form of title | Using machine learning to detect frauds involving credit card use |
| 260Publication, distribution, etc. (imprint) | 2021 |
| 300Physical description | 9 trang |
| 520Summary, etc. | Nghiên cứu tập trung phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng các phương pháp của học máy (Machine Learning), cụ thể là mô hình mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và mô hình máy vec-tơ hỗ trợ (SVM), và so sánh mức độ hiệu quả của chúng với bộ dữ liệu Paysim. Kết quả cho thấy mô hình ANN vượt trội hơn với độ chính xác đạt 99%. Bài viết nhằm giúp các nhà quản lý lựa chọn phương pháp hiệu quả để phát hiện và giảm thiểu tổn thất tài chính do gian lận thẻ tín dụng. |
| 546Language note | Tóm tắt bằng tiếng Việt và tiếng Anh |
| 650Subject added entry – topical term |
|
| 700Added entry – personal name | Lê, Thị Xuân Thu, Đồng tác giả |
| 773Host item entry | Tạp chí Kinh tế và Phát triển = Journal of Economics and Development. Số 285 (03/2021), tr. 76–84 |
| 999Collection | Newspapers & journals |
=001 88405=005 20251115120131.000=008 210300s2021 vm a|||||0 0|vie|d=040 ##$aHUFLITLIB=041 0#$avie $beng=082 04$a006.31 $2DDC23=100 1#$aHoàng, Thị Thúy, $eTác giả=245 10$aPhát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng học máy / $cHoàng Thị Thúy, Lê Thị Xuân Thu=246 31$aUsing machine learning to detect frauds involving credit card use=260 ##$c2021=300 ##$a9 trang=520 ##$aNghiên cứu tập trung phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng các phương pháp của học máy (Machine Learning), cụ thể là mô hình mạng nơ ron nhân tạo (ANN) và mô hình máy vec-tơ hỗ trợ (SVM), và so sánh mức độ hiệu quả của chúng với bộ dữ liệu Paysim. Kết quả cho thấy mô hình ANN vượt trội hơn với độ chính xác đạt 99%. Bài viết nhằm giúp các nhà quản lý lựa chọn phương pháp hiệu quả để phát hiện và giảm thiểu tổn thất tài chính do gian lận thẻ tín dụng.=546 ##$aTóm tắt bằng tiếng Việt và tiếng Anh=650 #4$aGian lận thẻ tín dụng=650 #4$aHọc máy (Machine Learning)=650 #4$aMạng nơ ron nhân tạo (ANN)=650 #4$aMáy vec-tơ hỗ trợ (SVM)=700 1#$aLê, Thị Xuân Thu, $eĐồng tác giả=773 0#$tTạp chí Kinh tế và Phát triển = Journal of Economics and Development. $gSố 285 (03/2021), tr. 76–84=LDR 01638nam a2200277 u 4500