MINERÍA DE DATOS PARA LA PREDICCIÓN DE FRAUDES EN TARJETAS DE CRÉDITO

dc.contributor.authorWanumen Silva, Luis Felipespa
dc.date2010-07-01
dc.date.accessioned2019-09-19T21:51:20Z
dc.date.available2019-09-19T21:51:20Z
dc.descriptionEn este artículo se expone el uso de la minería de datos a través de algoritmos de árboles de clasificación (J48) y reglas de asociación (a priori) para la posible detección de fraudes a nivel de tarjetas de crédito. Además, presenta una comparación de los resultados obtenidos con ambas técnicas y propone una serie de sugerencias para el desarrollo de este procedimiento usando minería de datos.es-ES
dc.formatapplication/pdf
dc.identifierhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/vinculos/article/view/4162
dc.identifier10.14483/2322939X.4162
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11349/21390
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad Distrital Francisco José de Caldases-ES
dc.relationhttps://revistas.udistrital.edu.co/index.php/vinculos/article/view/4162/5825
dc.sourceRevista Vínculos; v. 7 n. 2 (2010); 44-57pt-BR
dc.sourceRevista vínculos; Vol. 7 Núm. 2 (2010); 44-57es-ES
dc.sourceRevista Vínculos; Vol 7 No 2 (2010); 44-57en-US
dc.source2322-939X
dc.source1794-211X
dc.subjectMinería de datoses-ES
dc.subjectárboles de clasificaciónes-ES
dc.subjectreglas de asociaciónes-ES
dc.subjectAlgoritmo J48es-ES
dc.subjectRegla a priori.es-ES
dc.titleMINERÍA DE DATOS PARA LA PREDICCIÓN DE FRAUDES EN TARJETAS DE CRÉDITOes-ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501

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