Методологія підготовки датасету для навчання моделей виявлення шахрайства в електронній комерції
| dc.contributor.author | Носов, Валерій Олександрович | uk_UA |
| dc.contributor.author | Островська, Катерина Юріївна | uk_UA |
| dc.date.accessioned | 2026-06-16T14:02:09Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.description | В. Носов: ORCID 0009-0003-5841-8995; К. Островська: ORCID 0000-0002-9375-4121 | uk_UA |
| dc.description.abstract | UKR: У дослідженні розглянуто проблему підготовки тренувальних даних для систем виявлення шахрайства в транзакціях електронної комерції на основі методів машинного навчання. За результатами аналізу існуючих відкритих джерел обґрунтовано необхідність створення спеціалізованого набору даних. Запропоновано автоматизований конвеєр об’єднання трьох відкритих наборів даних з платформи Kaggle (IEEE-CIS, Sparkov, Fraudulent E-Commerce) зі збереженням реальних міток шахрайства та збагаченням записів синтетичними атрибутами, адаптованими до специфіки українського платіжного ринку. Опрацьовано методи рівномірної нормалізації часових міток, генерації автентифікаційних даних та розбиття на платіжні системи, формування агрегованих профілів клієнтів та пар для навчання моделі IP Insights. Результатом є набір із 500000 транзакцій за 24 місяці з рівнем шахрайства 3,04%, призначений для навчання конвеєра моделей, до яких входять LightGBM, автоенкодер та IP Insights. | uk_UA |
| dc.description.abstract | ENG: This study addresses the problem of preparing training data for machine learning-based fraud detection systems in e-commerce transactions. Based on the analysis of existing open sources, the necessity of creating a specialized dataset is justified. An automated pipeline is proposed for merging three open datasets from the Kaggle platform (IEEE-CIS, Sparkov, Fraudulent E-Commerce), preserving real fraud labels and enriching records with synthetic attributes adapted to the specifics of the Ukrainian payment market. Methods for the uniform normalization of timestamps, generation of authentication data, partitioning by payment systems, and the formation of aggregated customer profiles and pairs for training the IP Insights model have been developed. The result is a dataset comprising 500,000 transactions over a 24-month period with a fraud rate of 3.04%, designed to train a model pipeline that includes LightGBM, an autoencoder, and IP Insights. | en |
| dc.identifier.citation | Носов В. О., Островська К. Ю. Методологія підготовки датасету для навчання моделей виявлення шахрайства в електронній комерції. Інформаційні технології в металургії та машинобудуванні – ІТММ’2026 : тези доп. Міжнародної наук.-техн. конф. (м. Дніпро, 21-23 березня 2026 р.). Дніпро, 2026. C. 469–473. DOI: https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.084. | uk_UA |
| dc.identifier.doi | https://doi.org/10.34185/1991-7848.itmm.2026.01.084 | en |
| dc.identifier.issn | 2708-0102 (Online) | |
| dc.identifier.uri | https://journals.nmetau.edu.ua/index.php/itmm/uk/article/view/2468 | en |
| dc.identifier.uri | https://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/22405 | en |
| dc.language.iso | uk | |
| dc.publisher | Український державний університет науки і технологій, ІВК «Системні технології», Дніпро | uk_UA |
| dc.rights | Creative Commons Attribution 4.0 International License | en |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | en |
| dc.subject | датасет | uk_UA |
| dc.subject | машинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | транзакція | uk_UA |
| dc.subject | електронна комерція | uk_UA |
| dc.subject | автоенкодер | uk_UA |
| dc.subject | dataset | |
| dc.subject | machine learning | |
| dc.subject | transaction | |
| dc.subject | e-commerce | |
| dc.subject | LightGBM | |
| dc.subject | autoencoder | |
| dc.subject | IP Insights | |
| dc.subject | КІТС | uk_UA |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY | en |
| dc.subject.classification | TECHNOLOGY::Information technology | en |
| dc.title | Методологія підготовки датасету для навчання моделей виявлення шахрайства в електронній комерції | uk_UA |
| dc.title.alternative | Methodology of Dataset Preparation for Training E-Commerce Fraud Detection Models | en |
| dc.type | Thesis | en |