Ιδρυματικό Αποθετήριο
Πολυτεχνείο Κρήτης
EN  |  EL

Αναζήτηση

Πλοήγηση

Ο Χώρος μου

ΑΜRules for fraud detection with Spark Streaming

Fragiadoulakis Emmanouil

Πλήρης Εγγραφή


URI: http://purl.tuc.gr/dl/dias/511D251A-FCD6-4B17-95D6-748E0F42FB40
Έτος 2018
Τύπος Διπλωματική Εργασία
Άδεια Χρήσης
Λεπτομέρειες
Εμφανίζεται στις Συλλογές

Περίληψη

Στις μέρες μας, ένα σημαντικό κομμάτι της καθημερινότητας μας όσον αφορά τις ηλεκτρονικές μας συσκευές είναι οι online πληρωμές, το οποίο έχει ως αποτέλεσμα πληθώρα συναλλαγών. Με σκοπό να διαχειριστούμε αυτές τις συναλλαγές, για να καθορίσουμε αν είναι απάτη, χρειαζόμαστε έναν αποτελεσματικό, κατανεμημένο και streamable αλγόριθμο μηχανικής μάθησης, όπου να μπορεί να διαχειριστεί μεγάλη μέγεθος εισερχόμενων δεδομένων και να αντιδρά σε αυτά άμεσα. Έτσι, υλοποιήσαμε τον κατανεμημένο Adaptive Model Rules στο Spark Streaming, μία επέκταση του Spark Core API, που επιτρέπει την υλοποίηση scalable, με ανθεκτικότητα σε σφάλματα εφαρμογών streaming. O Αdaptive Model Rules είναι ένας αλγόριθμος ενός περάσματος για την εκπαίδευση του μοντέλου του από ροές δεδομένων και είναι ανθεκτικός σε απότομες αλλαγές και άσχετες ιδιότητες. Τα πειραματικά αποτελέσματα κατέληξαν στο ότι υπάρχει σημαντική αλλαγή στο χρόνο από τον κάθετο Adaptive Model Rules στο υβριδικό Αdaptive Model Rules, το οποίο έχει ως κόστος την μείωση της ακρίβειας.

Διαθέσιμα αρχεία

Υπηρεσίες

Στατιστικά