Kỹ thuật phân lớp Naive Bayes đảm bảo tính riêng tư và ứng dụng trong bài toán xây dựng mô hình phê duyệt dịch vụ thẻ tín dụng

 0 Người đánh giá. Xếp hạng trung bình 0

Tác giả: Nguyễn Văn Duẩn, Vũ Duy Hiến

Ngôn ngữ: Vie

Ký hiệu phân loại: 004 Data processing || Computer science

Thông tin xuất bản: Ngân hàng (Chuyên đề Công nghệ và Ngân hàng số), 2021

Mô tả vật lý: 45549

Bộ sưu tập: Metadata

ID: 418793

Hiện nay, cuộc Cách mạng công nghiệp lần thứ tư đang diễn ra mạnh mẽ với hai trụ cột chính là trí tuệ nhân tạo và dữ liệu lớn, việc giải quyết các vấn đề về cả lý thuyết và ứng dụng theo hướng tiếp cận dựa trên dữ liệu đã trở thành xu hướng mới và hiệu quả. Trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, các giải pháp dựa trên kết quả phân tích dữ liệu cho một số bài toán nghiệp vụ điển hình như phân khúc khách hàng, chấm điểm tín dụng và phát hiện gian lận cũng đã được các ngân hàng và tổ chức tín dụng phát triển. Trong bài viết này, tác giả xem xét bài toán xây dựng mô hình phê duyệt dịch vụ thẻ tín dụng dựa trên kỹ thuật phân lớp Naive Bayes, bởi Naive Bayes là một kỹ thuật phân lớp dữ liệu mạnh mẽ và có tốc độ huấn luyện tương đối nhanh. Trong nghiên cứu này, dữ liệu nhạy cảm, bí mật của những khách hàng cung cấp cho ngân hàng/tổ chức tín dụng thực hiện bài toán trên được bảo vệ sự riêng tư, không một ai biết những dữ liệu này kể cả phía ngân hàng/tổ chức tín dụng. Các kết quả thực nghiệm đã chỉ ra rằng, giải pháp mà chúng tôi đề xuất có thể ứng dụng tốt trong thực tế.
Tạo bộ sưu tập với mã QR

THƯ VIỆN - TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ TP.HCM

ĐT: (028) 71010608 | Email: tt.thuvien@hutech.edu.vn

Copyright @2024 THƯ VIỆN HUTECH