Analítica predictiva para la detección del fraude

García López, David (2016). Analítica predictiva para la detección del fraude. Proyecto Fin de Carrera / Trabajo Fin de Grado, E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM), Madrid, España.

Descripción

Título: Analítica predictiva para la detección del fraude
Autor/es:
  • García López, David
Director/es:
  • Jiménez Martín, Antonio
Tipo de Documento: Proyecto Fin de Carrera/Grado
Grado: Grado en Matemáticas e Informática
Fecha: Julio 2016
Materias:
Escuela: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Departamento: Inteligencia Artificial
Licencias Creative Commons: Reconocimiento - Sin obra derivada - No comercial

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Resumen

En este proyecto realizaremos un estudio sobre el fraude y como afecta a nuestra sociedad, describiendo y analizando los distintos tipos de fraude. Una vez revisados los distintos tipos de fraude, se realizará un estudio del estado del arte de las distintas técnicas empleadas para la prevención y detección de los mismos. Dentro de estas técnicas nos encontraremos técnicas descriptivas, basadas en redes sociales y predictivas, dentro de las cuales analizaremos los modelos más usados y más importantes. Nos centraremos en el estudio en profundidad de las técnicas predictivas, en especial de los modelos de Naïve Bayes y regresión logística. Implementaremos una interfaz gráfica y los dos algoritmos, mencionados anteriormente, para después aplicarlos a un caso práctico mediante el cual comprobaremos la eficacia y precisión de cada uno de ellos.---ABSTRACT---The present project intends to conduct a research on the notion of fraud, as well as its potential impact on society, by describing and analysing its different types. Once that the aforementioned review about the possible realizations of fraud has been carried out, the catalogue of techniques for its prevention and detection will be commented. These techniques might be descriptive, based on social networks or predictive, being the latter the ones which will constitute the actual focus of the investigation. Hence, predictive techniques associated with logistical regression and the Naive Bayes model will be described, for which a graphic interface and two algorithms will be implemented and ultimately applied to a practical case in which their effectiveness and precision will be tested.

Más información

ID de Registro: 47801
Identificador DC: http://oa.upm.es/47801/
Identificador OAI: oai:oa.upm.es:47801
Depositado por: Biblioteca Facultad de Informatica
Depositado el: 19 Sep 2017 07:26
Ultima Modificación: 19 Sep 2017 07:26
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