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entwickeln wir Online-Modelle für das System zur Moderation und Erkennung von Auktionsbetrug, das für eine große asiatische Online-Auktions-Website entwickelt wurde. Anhand empirischer Experimente mit Daten zur Erkennung von Online-Auktionsbetrug zeigen wir, dass das von uns vorgeschlagene Online-Probit-Modell, das Online-Merkmalsauswahl, Bounding-Koeffizienten aus Expertenwissen und Lernen über mehrere Instanzen kombiniert, eine deutlichegegenüber den Grundlinien und dem von Menschenhand abgestimmten Modell deutlich verbessern kann. Es ist zu beachten, dass dieser Online-Modellierungsrahmen…mehr

Produktbeschreibung
entwickeln wir Online-Modelle für das System zur Moderation und Erkennung von Auktionsbetrug, das für eine große asiatische Online-Auktions-Website entwickelt wurde. Anhand empirischer Experimente mit Daten zur Erkennung von Online-Auktionsbetrug zeigen wir, dass das von uns vorgeschlagene Online-Probit-Modell, das Online-Merkmalsauswahl, Bounding-Koeffizienten aus Expertenwissen und Lernen über mehrere Instanzen kombiniert, eine deutlichegegenüber den Grundlinien und dem von Menschenhand abgestimmten Modell deutlich verbessern kann. Es ist zu beachten, dass dieser Online-Modellierungsrahmen leicht auf viele andere Anwendungen, wie z. B. Web-Spam-Erkennung, Inhaltsoptimierung usw., erweitert werden kann. Was die zukünftige Arbeit betrifft, so besteht eine Richtung darin, die Anpassung des Selektionsbias in den Online-Modelltrainingsprozess einzubeziehen. Dies hat sich bei Offline-Modellen als sehr effektiv erwiesen.
Autorenporträt
Dr. U. Sivaji ist derzeit außerordentlicher Professor für Informationstechnologie am Institute of Aeronautical Engineering, Dundigal, Hyderabad. Seine aktuellen Forschungsinteressen umfassen Software Engineering, Maschinelles Lernen, Netzwerke, Cybersicherheit, Software-Automatisierung und Cloud Computing.