Browsing by Author "Tavacı, Hülya"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • No Thumbnail Available
    Item
    GSM şebekelerinde sahtekarlık yönetimi için veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması
    (Bahçeşehir Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2012-02) Tavacı, Hülya; Karahoca, Adem
    Teknolojinin ve yerel ağ sistemlerinin hızlı gelişip yayılması, ağ sistemlerine izinsiz girişi de beraberinde getirdi. Bu zararı önlemek için, şirketler sahip olduğu ağlardaki veri akışının güvenliğini sağlamak amacıyla yeni sistemler geliştirmeye başladılar. Veri madenciliği tüm iş alanlarında uygulanabilen bir yöntem olsada, sıklıkla finans sektöründe, bankacılıkta, GSM sektöründe ve biomedical alanlarda; sahtekarlık belirleme, müşteri tutma, pazarlama ve risk yönetimi gibi amaçlar için kullanılmaktadır. Sahtekarlık yönetimi (Fraud Management) alanı, veri madenciliği teknikleri uygulanarak, verilerin anlamlı bilgilere dönüştürülebileceği alanlardan biridir. Geçmişte bu konuyla ilgili bir çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmalara, alan yazım çalışması bölümünde örnekler verilmiştir. Bu çalışmada; GSM sektörlerindeki sahtekarlık yönetimi için, müşteri verilerinin sınıflandırılması problemi üzerinde durulmuş ve sahtekarlık çeşitlerinden olan abone sahtekarlığı (invoice) incelenmiştir. Müşteri bilgileri olarak; yaş, cinsiyet, abonelik yaşı, ortalama aylık fatura tutarı, ortalama aylık kullanılan sms sayısı, geç ödenen fatura sayısı, son borç durumu, sondan 3. fatura ödemesi, sondan 2. fatura ödemesi, son fatura ödemesi ve fraud mu abone bilgilerine sınıflandırma yöntemleri uygulanmıştır. Sahtekarlığın kesin tanısının konulmasında ise, abonelerin ödeme ve ödememe durumları göz önünde bulundurulmuştur. Çalışmada uygulanan sınıflandırma yöntemleri; Weka 3.7.1 (Witten & Frank, 2005) veri madenciliği ara yüzü ile; Karar Ağaçları, Çok Katmanlı Algılayıcı, Bayes Kuralı, Bayesian Ağları, Part, Zeror, Oner, Rbf Ağları‟ dır. MATLAB 7.8.0 (R2009a) (Moler, 2008) Bulanık Mantık aracı kullanılmıştır. Uygulanan sınıflandırma yöntemleri neticesinde; Bulanık Mantık ile diğer sınıflandırma yöntemlerinin performansları kıyaslanmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda, Bulanık Mantık çalışmasının performansının diğer sınıflandırma yöntemleri olan, Karar Ağaçları, Çok Katmanlı Algılayıcı, Bayes Kuralı, Bayesian Ağları, Part, Zeror, Oner, Rbf Ağları‟ na göre daha tutarlı ve güvenilir olduğu gözlemlenmiştir.