以模型融合為基礎之線上拍賣詐騙偵測

張昭憲; 陳世軒

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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
为物件在网路上的唯一识别码，可用于永久连结并引用目标物件。

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每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
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引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。

公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）

例如：A期刊2017年之五年影响指数

(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)

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为提供读者最前线之学术资讯，于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前，率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯，但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号，不论预刊或正式出版皆不会改变，读者可点击DOI连结，或于DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」连结到文献目前最新版本。

如何引用预刊文章？

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doi:DOI 号

来源数据

P419 - 444

基础与应用科学 > 资讯科学
社会科学 > 管理学

DOI： 10.6382/JIM

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以模型融合为基础之线上拍卖诈骗侦测

Online Auction Fraud Detection based on Model Fusion

张昭宪(Jau-Shien Chang) ；陈世轩(Shih-Hsuan Chen)

资讯管理学报； 28 卷 4 期 (2021 / 10 / 31) ， P419 - 444

繁体中文

诈骗侦测；模型融合；分類；线上拍卖；电子商务； Fraud detection ； model fusion ； classification ； online auctions ； e-commerce

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摘要 │ 参考文献 (26) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

With the maturity of infrastructure such as cash flow and logistics, the booming development of e-commerce is obvious to all. However, facing such a large transaction amount, it also attracts many fraudsters to join e-commerce. Among the reported cases, online auction fraud undoubtedly forms a large proportion. Although a lot of detection methods have been proposed, the detection accuracy for the ever-changing fraud scheme still needs to be improved. To solve this problem, this study adopts the model fusion concept to develop more effective fraud detection methods. First, we analyzed the effectiveness of a single model in different test sets, and found that when the ratio of fraudsters to non-fraudsters is unknown, it is difficult for a single model to be effective. Secondly, this study uses different types of training data to explore how to generate a detection model that is beneficial to fraudsters and normal traders. Finally, a variety of models with different characteristics are used to integrate multi-stage successive filtering and balanced filtering to improve the overall performance. To verify the effectiveness of the proposed method, we use Yahoo! auction transaction data to conduct experiments. Compared with single detection models, the successive filtering and balanced filtering can improve the detection accuracy and provide more stable results. When using successive filtering, the precision of each stage can also be analyzed to enhance the practicability of the results. In addition, we found that changing the characteristics of each single model has a limited impact on the performance of the multi-stage filtering process. In summary, the proposed method can actually help improve the accuracy of fraud detection and provide a safer trading environment.

参考文献 ( 26 ) 〈TOP〉

Ahmed, M.,Mahmood, A. N.,Islam, M. R.(2016).A survey of anomaly detection techniques in financial domain.Future Generation Computer Systems,55,278-288.
Alford M.(2013).Intelligent fraud detection: a comparison of neural and Bayesian methods.Computer Fraud & Security,14-16.
Amrehn, M.,Mualla, F.,Angelopoulou, E.,Steidl, S.,Maier, A.(2018).,未出版
Chang, J. S.,Chang, W. H.(2009).An early fraud detection mechanism for online auctions based on phased modeling.Proceedings of the 2009 International Workshop on Mobile Systems E-Commerce and Agent Technology,Taipei, Taiwan:
Chang, J. S.,Liu, Y. H.,Lee, C. F.(2020).Developing Effective Fraud Detection Methods for Online Auction.TANET 2020 台湾网际网路研讨会

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