20.500.12556/DKUM-73771 Metoda podpornih vektorjev v detekciji goljufij Support vector machine and fraud detection Magistrsko delo obravnava problem odkrivanja goljufij za izbrani scenarij. Scenarij nam predstavlja eno obliko goljufanja, ki jo želimo razkriti z uporabo ustrezne metode. Kljub temu, da je za odkrivanje goljufij razvitih veliko metod, pa vse niso ustrezne. Metode, ki se v prvi vrsti delijo na nadzorovane in nenadzorovane, ne odkrijejo vseh vrst goljufij, zato je zelo pomembno, da ustvarimo več scenarijev in prilagodimo metode glede na naš nabor podatkov, s tem pa pokrijemo večjo množico možnih goljufov. Za scenarij si izberemo goljufanje gostincev, nad katerim razvijemo novo metodo za odkrivanje transakcijskih goljufij. Rezultate primerjamo tudi z rezultati, ki jih nad isto množico podatkov dobimo pri uporabi metode podpornih vektorjev enega razreda. Glavni rezultat magistrske naloge nam predstavlja kombinacijo uporabe dveh metod za rangiranje gostincev od najbolj do najmanj sumljivih. The master thesis deals with fraud detection problem for a specific scenario. The scenario represents one type of fraud that we want to detect with a proper method. There are a lot of different methods for fraud detection, but not all of them are appropriate. Methods that are classified as supervised and unsupervised, do not detect all kinds of fraud, so it is very important to create multiple scenarios in our data set to cover diverse possibilities for fraud. For our scenario, we assume that only provider can commit fraud. We then develop a new method for a fraud detection in telecommunications and compare the results with results from method one-class support vector machine. The main result of master thesis represents a combination of using these two methods for ranking providers from most to least suspicious. odkrivanje goljufij subvencionirana študentske prehrana metoda FSRO metoda podpornih vektorjev enega razreda fraud detection subsidized student meals FSRO method one-class support vector machine true true false [M. Krajnčič] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2019-06-12 18:22:45 2019-08-29 13:52:09 2022-08-02 06:17:26 2019-08-30 03:11:08 2019 0 Maribor 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 519.87(043.2) 24717832 URN:SI:UM:DK:XMIEPGAO MAG_Krajncic_Manja_2019.pdf MAG_Krajncic_Manja_2019.pdf 1 AC704686392799C18A3E4915E4FD38B0 d5fb8b4bb9f56eb48e3b6d55f8d919c2743c94bea1468a48f8b05a61d0959cbb bea3f77a-7c10-11eb-bb7a-00155d0001ca 20.500.12556/dkum/a533ea58-5f19-41c8-9eac-5471e9661003 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=134581 Fakulteta za naravoslovje in matematiko 0 0 0