Andere Kunden interessierten sich auch für
![Betrugsrisiko, Organisationskultur und organisatorisches Engagement]( "Betrugsrisiko, Organisationskultur und organisatorisches Engagement")
Betrugsrisiko, Organisationskultur und organisatorisches Engagement39,90 €![Vorhersage von Herzkrankheiten mit Data-Mining-Techniken]( "Vorhersage von Herzkrankheiten mit Data-Mining-Techniken")
Vorhersage von Herzkrankheiten mit Data-Mining-Techniken43,90 €![Integration von PSO und Klassifizierungs algorithmen für Data Mining]( "Integration von PSO und Klassifizierungs algorithmen für Data Mining")
Integration von PSO und Klassifizierungs algorithmen für Data Mining35,90 €![Data Mining]( "Data Mining")
Data Mining43,90 €![Hybrider Data-Mining-Ansatz für die Emotionsanalyse]( "Hybrider Data-Mining-Ansatz für die Emotionsanalyse")
Hybrider Data-Mining-Ansatz für die Emotionsanalyse39,90 €![Entwicklung eines auf Data Mining basierenden Modells für die Verwaltung des öffentlichen Gesundheitswesens]( "Entwicklung eines auf Data Mining basierenden Modells für die Verwaltung des öffentlichen Gesundheitswesens")
Entwicklung eines auf Data Mining basierenden Modells für die Verwaltung des öffentlichen Gesundheitswesens76,90 €![Analyse der Lernerfahrung von Studenten mithilfe von Data Mining]( "Analyse der Lernerfahrung von Studenten mithilfe von Data Mining")
Analyse der Lernerfahrung von Studenten mithilfe von Data Mining39,90 €
Analysten haben verschiedene Lösungen für die Bekämpfung falscher Bewegungen vorgeschlagen. In jedem Fall können diese Techniken bei der Aufdeckung von Erpressungen an Durchführbarkeit verlieren, da die Betrüger ihre Spuren im Allgemeinen ständig verbreiten, indem sie sich zwischen verschiedenen Medienübertragungsadministratoren hin und her bewegen. Außerdem müssen die Analysten aufgrund des Fehlens echter Informationen Reproduktionen in einer virtuellen Situation durchführen, was ihre Modelle und Ergebnisse weniger leistungsfähig macht. In unserer früheren Arbeit haben wir ein neuartiges System mit hoher Präzision und Sicherheit durch die Zusammenarbeit zwischen vielseitigen Medienübertragungs-Verwaltern vorgeschlagen. In dieser ursprünglichen Kopie werden wir es in einer echten Situation unter Verwendung echter Call Detail Records (CDR) Daten überprüfen. Wir wenden das Latent Dirichlet Allocation (LDA) Modell an, um Kundenprofile zu erstellen. Dann verwenden wir eine Strategie,die von der maximalen mittleren Diskrepanz (MMD) abhängt, um die Streuung der Tests mit mäandernden Betrügern zu vergleichen. Die Teilnahme zwischen Medienübertragungsadministratoren kann die Erkennungsgenauigkeit verbessern, während die potenzielle Gefahr eines Schutzverlustes besteht. Ein Verfahren, das auf Differential Privacy (DP) basiert, wird verwendet, um dieses Problem zu lösen.