| Project/Area Number |
16K00428
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Research Field |
Web informatics, Service informatics
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| Research Institution | Yamaguchi University |
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Principal Investigator |
高橋 雅和 山口大学, 大学院技術経営研究科, 准教授 (20621105)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
津田 和彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (50302378)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2017)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2018: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
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| Keywords | 不正検知 / 通信販売 / パターン解析 / 機械学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は，通信販売業界における複雑化・多様化する不正取引手口に対処するために，出荷時の不正検知を支援する事前知識生成を目標としている．H29年度は，研究の結果以下のとおりの論文をはじめとして国際会議で研究成果の発表を行うことができた．
1)Masakazu Takahashi, Hiroaki Azuma, and Kazuhiko Tsuda: A Study on Validity Detection for Shipping Decision in the Mail-order Industry
査読：1，国際会議：3
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
本研究の目的は，通信販売業界における受注時の与信精度向上である．顧客との商品取引のパターン解析をもとにした受注時点での取引安全についての事前知識生成である．取引分析からの特徴抽出を行う際に管理システムの不備を突いた取引など多種多様な取引形態を発見した．
特徴抽出のために様々な学習器を用いて解析を行うことや，同じ学習器を用いて別分野のデータを用いて予測評価を行うことに注力した．論文や学会発表を通じて成果をまとめることができた．よっておおむね順調に到達している．
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| Strategy for Future Research Activity |
不正取引の検出のために取引情報解析だけではなく様々な学習器を用いた解析や，同じ学習器を用いて別分野のデータを用いて予測評価実験を行う．取引リスク管理に関わるシステムや管理体制の不備による想定外の動きにも呼応できるよう研究を進める．実務家からのヒアリングを引き続き行い研究の際の参考とする．
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Report
(2 results)
Research Products
(9 results)
