Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi
Abstract
Kredi kartları, dünya üzerindeki yaygınlığı ve güçlü altyapısı sayesinde çok kısa bir sürede insanların hayatlarına girmiş ve korkusuzca kullanabilecekleri ödeme aracı haline gelmiştir. Kredi kartlarının sayılarının her geçen gün takip edilmesi zor bir hal alması ve bunun paralelinde işlem hacminin hızla büyümesi, bu pazardan haksız kazanç elde etmek isteyen dolandırıcıları ortaya çıkarmıştır. Günümüzde herhangi bir insanın kredi kartı bilgilerini elde etmenin oldukça kolay hale gelmesi kredi kartı dolandırıcılarının işini kolaylaştırmaktadır. Gelişen teknoloji sayesinde, gerçekleşen hesap hareketleri değişikliğinde zaman ve harcamaların analiz edilmesi ile kötü amaçla elde edilen verilerin kullanıldığı analiz edebilir. Kaggle veritabanından elde edilen Kredi Kartı Dolandırıcılık Teşhis veri seti kullanılarak Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağı ve Naive Bayes yöntemleri ile modelleme yapılmıştır. Bu çalışmada ki amaç kişilerin kredi kartlarını kullanma zaman aralıklarını analiz ederek yapılan işlemin farklı kişi tarafından yapıldığını tespit etmektir. En yüksek başarı oranı çok katmanlı yapay sinir ağlı ile %99,943 elde edilmiştir. Naive Bayes yöntemi ile %98,207 başarı elde edilmiştir.
Keywords
References
- [1] KAYA F. “Türkiye’de Kredi Karı Uygulaması” (No.263), İstanbul: Türkiye Bankalar Birliği, 2009
- [2]ÖZBAY E. , “Finans Sektöründe Veri Madenciliği ile Dolandırıcılık Tespiti” (Doctoral Dissertation, Selçuk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü), 2007
- [3] ADALI B.“Kredi Kartı Dolandırıcılığı Saptama Yöntemleri” (Dissertation, İstanbul Teknik Üniversitesi Bilgisayar ve Bilişim Fakültesi), Haziran 2012
- [4] GÜLTEKİN S. U. “Yapay Sinir Ağı ve Doğrusal Regresyon Yöntemleri İle Fiyat Tahmini” (Master’ thesis, Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü) Ağustos 2017
- [5] SOYLU K.“Kredi Kartı Sahte İşlem Tespiti” 2018
- [6]ÖZMEN E. P. , ÖZCAN T. , “Finans Sektöründe Dolandırcılık Tespiti Üzerine Melez Sınıflandırma ve Regresyon Ağacı Uygulaması” Cilt5, Sayı2, Sayfa12-20, 2019
- [8] Credit Card Fraud Detection Dataset, https://www.kaggle.com/mlg-ulb/creditcardfraud (09.12.2020)
- [9] BİLGİN M. , YILMAZ A. , Makine Öğrenmesi, Papatya Bilim, 2018
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Research Article
Publication Date
April 9, 2021
Submission Date
February 3, 2021
Acceptance Date
February 23, 2021
Published in Issue
Year 2020 Volume: 13 Number: 2
APA
Selimoglu, M., & Yılmaz, A. (2021). Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi. Beykent Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, 13(2), 28-33. https://doi.org/10.20854/bujse.873804
AMA
1.Selimoglu M, Yılmaz A. Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi. BUJSE. 2021;13(2):28-33. doi:10.20854/bujse.873804
Chicago
Selimoglu, Melike, and Atınç Yılmaz. 2021. “Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri Ile Tahmin Edilmesi”. Beykent Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 13 (2): 28-33. https://doi.org/10.20854/bujse.873804.
EndNote
Selimoglu M, Yılmaz A (April 1, 2021) Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi. Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 13 2 28–33.
IEEE
[1]M. Selimoglu and A. Yılmaz, “Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi”, BUJSE, vol. 13, no. 2, pp. 28–33, Apr. 2021, doi: 10.20854/bujse.873804.
ISNAD
Selimoglu, Melike - Yılmaz, Atınç. “Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri Ile Tahmin Edilmesi”. Beykent Üniversitesi Fen ve Mühendislik Bilimleri Dergisi 13/2 (April 1, 2021): 28-33. https://doi.org/10.20854/bujse.873804.
JAMA
1.Selimoglu M, Yılmaz A. Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi. BUJSE. 2021;13:28–33.
MLA
Selimoglu, Melike, and Atınç Yılmaz. “Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri Ile Tahmin Edilmesi”. Beykent Üniversitesi Fen Ve Mühendislik Bilimleri Dergisi, vol. 13, no. 2, Apr. 2021, pp. 28-33, doi:10.20854/bujse.873804.
Vancouver
1.Melike Selimoglu, Atınç Yılmaz. Kredi Kartı Dolandırıcılık Tespitinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Tahmin Edilmesi. BUJSE. 2021 Apr. 1;13(2):28-33. doi:10.20854/bujse.873804
Cited By
Yazılım Hata Tahmininde Farklı Alt Örnekleme ve Üst Örnekleme Yöntemlerinin Kıyaslanması
Türkiye Bilişim Vakfı Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi
https://doi.org/10.54525/tbbmd.1235547