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Detección de fraude en telefonía celular usando redes Neuronales
dc.contributor.author | Sea Ali, Maria Elena | |
dc.date.accessioned | 2012-08-02T19:14:27Z | |
dc.date.available | 2012-08-02T19:14:27Z | |
dc.date.issued | 2012-08-02T19:14:27Z | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/1745 | |
dc.description | En este trabajo se aborda el problema de la detección de cambios de consumo de usuarios de telefonía celular fuera de lo normal, la correspondiente construcción de estructuras de datos que representen el comportamiento reciente e histórico de cada uno de los usuarios, teniendo en cuenta la información que contiene una llamada. Si bien existen diferentes formas de detectar fraude, todas ellas trabajan con picos de consumo o reglas fijas, que no siempre indican comportamiento fuera de lo normal. La solución que se presenta utiliza la tecnología de redes neuronales no supervisadas, en particular las redes SOM. Palabras clave: Detección de Fraude, Redes Neuronales. ABSTRACT This work deals with the problem of detection of changes in cell phones’ usage for users out of the normal behavior, the developing of structures of data that represent the recent and historic behavior of each user, taking into account the information that resides in a call and the complexity of the development of a function with so many imput variables where the parameterization is not always known. Even though several fraud detection tools have been developed, all of them evaluate high usage variables or fixed rules, that not always indicate non normal behaviour. The solution that is presented uses the technology of non supervised neural networks, in particular the SOM networks. Kewords: Fraud Detection, Neural Networks. | en_US |
dc.language.iso | es | en_US |
dc.subject | DETECCION DE FRAUDE | en_US |
dc.subject | REDES NEURONALES | en_US |
dc.title | Detección de fraude en telefonía celular usando redes Neuronales | en_US |
dc.type | Thesis | en_US |