Neural Network for Self-Checkout Fraud Detection

  • Haline Velloso FHO
  • Maurício Dias FHO

Resumo


Pessoas que utilizam o serviço de self-checkout nem sempre são honestas ao realizarem as compras e comentem fraudes. Estas fradues normalmente são difíceis de serem identificadas sem colocar as pessoas envolvidas em situações difíceis. Considerando este problema, o objetivo principal deste trabalho de pesquisa é o desenvolvimento de uma Rede Neural Artificial capaz de identificar a presença ou não de fraudes mediante a apresentação dos dados da compra. O banco de dados utilizado nesta pesquisa foi disponibilizado para a Data Mining Cup de 2019. A arquitetura final da RNA desenvolvida foi capaz de classificar corretamente 90% dos casos de teste mostrando que a solução obtida neste trabalho pode ser utilzada no auxílio da verificação de fraudes em self-checkouts.

Referências

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Haykin, S. S. (2009). Neural networks and learning machines. Pearson Education, 3rd edition.

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Wadhwani, P. and Gankar, S. (2019). Self-Checkout Systems Market Size to exceed $4bn by 2024. Global Market Insights,
Publicado
19/08/2020
VELLOSO, Haline; DIAS, Maurício. Neural Network for Self-Checkout Fraud Detection. In: ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DE SÃO PAULO, 1. , 2020, São Paulo. Anais [...]. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020 . p. 22-25.