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.

Description

Title: Analítica predictiva para la detección del fraude
Author/s:
  • García López, David
Contributor/s:
  • Jiménez Martín, Antonio
Item Type: Final Project
Degree: Grado en Matemáticas e Informática
Date: July 2016
Subjects:
Faculty: E.T.S. de Ingenieros Informáticos (UPM)
Department: Inteligencia Artificial
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

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.

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Item ID: 47801
DC Identifier: http://oa.upm.es/47801/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:47801
Deposited by: Biblioteca Facultad de Informatica
Deposited on: 19 Sep 2017 07:26
Last Modified: 19 Sep 2017 07:26
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