研究実績の概要 |
わが国の通信販売の特徴である,商品受領後に後払いで代金を支払う方式に起因する貸倒引当金額の増加が,業界の成長とともに顕在化している.そこで,本研究では顧客と非対面で取引を行う通信販売業界における複雑・多様化する不正手口に対処するために,出荷時の不正検知を支援するロバストな知識生成を最終目標としている.新製品の販売動向をも加味した取引パターン生成技術により,受注時の与信精度向上をめざしている.通販企業の商品や顧客の管理システムの不備を突く悪質な発注を商品出荷までの短時間に発見することが必要とされている. H28年度は,新製品を含む不正購買パターンの生成や不正取引に対する事前知識の生成を研究管理点と設定した.既存販売商品に対する帰納法的推論に加えて,新製品に対する演繹的推論を行った.その結果,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)M.Takahashi , H.Azuma, and K.Tsuda: A Study on the Efficient Estimation of the Payment Intention in the Mail Order Industry, Procedia Computer Science,Vol.96, pp.1122-1128, 2016 (2)M.Shibata, K.Inoue, and M.Takahashi: A Study on the Efficient R&D Theme Selection Method with Machine Learning, Proceedings of KMO2016, Article No. 16, 2016, ACM, New York, NY, USA 査読:2,国際会議:3
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