title: Neural network methods in fraud detection applications
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Блеканов Иван Станиславович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Blekanov Ivan Stanislavovic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Пивнев Игорь Алексеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pivnev Igor Alekseevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Головкина Анна Геннадьевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Golovkina Anna Gennadevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:50:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:50:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 087940
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46420
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Тема дипломной работы: «Использование нейросетевых методов в прикладных задачах определения мошенничества». Дипломная работа состоит из: введения, двух глав, заключения и списка литературы. В введении обоснована значимость темы исследования, а также описаны цели и задачи работы. В разделе «Постановка задачи» рассматриваются актуальность и значимость определения мошенничества на сайтах-агрегаторах рецензий с использованием нейросетевых методов. В «Обзоре литературы» анализируются существующие подходы и методы в данной области. Первая глава посвящена математической постановке задачи и формулировке парадигм работы с графовыми данными, включая пространственную, спектральную парадигму и трансформерные модели. Вторая глава описывает тестирование сравниваемых моделей, включая обзор наборов данных и метрик для оценки архитектур, их процесс обучения и сравнительный анализ результатов. В заключении подводятся итоги проделанной работы и делаются выводы о применимости и эффективности предложенного подхода. Объем дипломной работы составляет 33 страницы, включая иллюстрации и список использованной литературы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Theme of the thesis: “Neural network methods in fraud detection applications”. The thesis consists of: introduction, two chapters, conclusion and list of references. In the introduction, the significance of the research topic is justified, and the goals and objectives of the work are described. In the “Problem Statement” section, the relevance and significance of fraud detection on review aggregator sites using neural network methods are discussed. The “Literature Review” analyzes the existing approaches and methods in this area. The first chapter is devoted to the mathematical formulation of the problem and the formulation of paradigms for working with graph data, including the spatial, spectral paradigm and transform models. The second chapter describes the testing of the compared models, including an overview of the datasets and metrics for evaluating the architectures, their training process, and a comparative analysis of the results. The conclusion summarizes the work done and draws conclusions about the applicability and effectiveness of the proposed approach. The thesis is 33 pages long, including illustrations and a list of references.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Определение мошенничества
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейросетевые методы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графовые нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: мошеннические отзывы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: глубокое обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: классификация отзывов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Fraud detection
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural network methods
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: graph neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: fraudulent reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: deep learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: classification of reviews
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network methods in fraud detection applications
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование нейросетевых методов в прикладных задачах определения мошенничества
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Vypusknaa_kvalifikacionnaa_rabota.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46420/2/Vypusknaa_kvalifikacionnaa_rabota.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,31 MB
resources.filename: reviewSV_otzyv_rukovoditelaNIR.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46420/3/reviewSV_otzyv_rukovoditelaNIR.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 107,83 kB
resources.filename: reviewSV_st087940_Pivnev_Igor_Alekseevic_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46420/4/reviewSV_st087940_Pivnev_Igor_Alekseevic_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 3,84 kB