Giải pháp phát hiện người bán hàng gian lận trong thị trường trực tuyến bằng phương pháp học máy svm

Nội dung text: Giải pháp phát hiện người bán hàng gian lận trong thị trường trực tuyến bằng phương pháp học máy svm

1. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA “PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ” HỘI THẢO QUỐC GIA PHÁT TRIỂN THƯƠNG MẠI ĐIỆN TỬ VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ GIẢI PHÁP PHÁT HIỆN NGƯỜI BÁN HÀNG GIAN LẬN TRONG THỊ TRƯỜNG TRỰC TUYẾN BẰNG PHƯƠNG PHÁP HỌC MÁY SVM Th.S Nguyễn Thị Vân Trang Khoa Hệ thống thông tin kinh tế và thương mại điện tử Hà Nội, 2020 NỘI DUNG 1. Gian lận thương mại 2. Giải pháp máy véc tơ hỗ trợ (Support vector machine – SVM) 3. Quy trình phát hiện người bán hàng gian lận 4. Kết luận 1 04-11-2020 1
2. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA “PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ” GIAN LẬN THƯƠNG MẠI Hoạt động kinh doanh trực tuyến trên nền tảng thương mại điện tử như shopee, mạng xã hội ngày càng thu hút nhiều người tham gia, nhất là trong thời điểm dịch Covid – 19 diễn ra phức tạp. Tương tác trên mạng, trong đó nhu cầu mua bán được người dùng tiếp cận ngày càng nhiều hơn khi mọi thứ được thực hiện nhanh chóng, thuận tiện. 2 GIAN LẬN THƯƠNG MẠI Hình 1: Sự phát triển của thương mại điện tử trong ngành bán lẻ 3 Nguồn: eMarketer. com 04-11-2020 2
3. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA “PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ” GIAN LẬN THƯƠNG MẠI Gian lận thương mại là hành vi dối trá, mánh khóe, lừa lọc trong lĩnh vực thương mại thông qua hoạt động mua, bán, kinh doanh, xuất nhập khẩu hàng hóa, dịch vụ nhằm mục đích thu lợi bất chính. Tập trung nghiên cứu và đưa giải pháp phát hiện gian lận bên phía người bán 4 THỰC TẾ??? Khuôn khổ pháp lý Thông tin chủ tài khoản Phân loại các trang thương mại điện tử ảo Bị hạn chế, khó kiểm soát 5 04-11-2020 3
4. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA “PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ” GIẢI PHÁP SVM SVM là phương pháp phân lớp tuyến tính với mục đích xác định một siêu phẳng để phân tách 2 lớp của dữ liệu (lớp âm và dương) sao cho khoảng cách từ siêu phẳng phân tách này đến các điểmgần nó nhất (gọilàlề)cựcđại. Hàm phân tách tuyến tính có dạng f(x) = + b. Trong đó, w là véc tơ trọng số các thuộc tính, b là một giá trị số thực. 6 GIẢI PHÁP SVM 7 Hình 2: Phát hiện gian lậnbằng SVM 04-11-2020 4
5. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA “PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ” QUY TRÌNH PHÁT HIỆN NGƯỜI BÁN HÀNG GIAN LẬN Bài toán gian lận thương mại phía người bán hàng áp dụng giải thuật SVM được thực hiện qua 5 bước: Hình 3: Quy trình phát hiện gian lận áp dụng SVM 8 THU THẬP THÔNG TIN Thị trường trực tuyến lưu lịch sử mọi hoạt động của người bán diễn ra trên nềntảng công nghệ củahọ như Facebook, trang web, Mục đích: Nắmbắt thông tin người bán Đưa ra nhậnđịnh đúng 9 04-11-2020 5
6. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA “PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ” TRÍCH XUẤT ĐẶC TRƯNG Liên quan đến việc chuyển đổi thông tin người bán thành tậphợp các đặc trưng riêng. Chuẩn hóa, khử trùng lặp và loại bỏ sai lệch thu được dữ liệu tốt nhất cho quá trình học. 10 Hình 4: Trích xuất đặc trưng HUẤN LUYỆN SVM Thuật toán huấn luyện SVM họchỏitừ tậphợp dữ liệu huấn luyện trong đó mỗi người bán được gán cho một trong hai nhãn (hợp pháp hoặc gian lận) để xây dựng mô hình phân lớp. 11 Hình 5: Huấn luyện SVM 04-11-2020 6
7. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA “PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ” PHÁT HIỆN GIAN LẬN Là tập hợp của nhiều quy trình hoặc chiến lược hoạt động độc lập kết quả đầu ra giúp hỗ trợ quyết định cuối cùng về việc phân loại người bán có gian lận hay không. 12 Hình 6: Phát hiện gian lận QUẢN LÝ GIAN LẬN Lưu trữ và tập hợp lại danh tính những người bán hàng gian lận khi kết thúc việc dự đoán gán nhãn là gian lận. Sau đó thực hiện hành động thích hợp đối với người bán gian lận để xác định chắc chắn đối tượng đó dựa trên những chính sách và luật pháp của thị trường cụ thể. 13 04-11-2020 7
8. HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA “PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ” KẾT LUẬN Rà soát, phân loại, nâng cao ý thức Đánh giá đúng thực trạng, kịp thời phát hiện gian lận thương mại. SVM là một phương pháp tốt (phù hợp) đối với những bài toán phân lớp có không gian nhiều chiều (các đối tượng cần phân lớp được biểu diễn bởi một tập rất lớn các thuộc tính) như bài toán phát hiện gian lận người bán hàng. 14 Chân thành cảm ơn! 15 04-11-2020 8