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http://hdl.handle.net/1843/ICED-ALYJS7| Type: | Dissertação de Mestrado |
| Title: | Anomaly detection under cost constraint |
| Authors: | Bruno Barbarioli |
| First Advisor: | Renato Martins Assuncao |
| First Referee: | Marcos Oliveira Prates |
| Second Referee: | Marcelo Azevedo Costa |
| Abstract: | A detecção de anomalias é usualmente utilizada em análise de fraudes. Entretanto, restrições de orçamento podem tornar o processo impraticável quando um número grande anomalias é identificada. O presente trabalho propõe um método para selecionar casos probabilisticamente baseado no seus impactos, mas garantindo que a discrepância relativa entre os valores observados e os valores esperados seja levada em consideração. Ele usa uma modificação do False Discovery Rate step-up procedure para melhorar a precisão e garantir a escalabilidade. Aplica-se então o método proposto à um projeto destinado a monitorar o sistema de pagamentos do serviço de saúde público brasileiro a fim de encontrar comportamentos fraudulentos. |
| Subject: | Fraude na Internet Estatística Detecção de anomalias (Computação) Estatistica Aprendizado de máquina Mineração de dados (Computação) |
| language: | Inglês |
| Publisher: | Universidade Federal de Minas Gerais |
| Publisher Initials: | UFMG |
| Rights: | Acesso Aberto |
| URI: | http://hdl.handle.net/1843/ICED-ALYJS7 |
| Issue Date: | 15-Feb-2017 |
| Appears in Collections: | Dissertações de Mestrado |
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