Giải pháp phát hiện người bán hàng gian lận trong thị trường trực tuyến bằng phương pháp học máy SVM gồm các nội dung chính như: Gian lận thương mại; Giải pháp máy véc tơ hỗ trợ (Support vector machine – SVM); Quy trình phát hiện người bán hàng gian lận. Mời các bạn cùng tham khảo! | 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 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 HỘI THẢO KHOA HỌC QUỐC GIA PHÁT TRIỂN TMĐT VIỆT NAM TRONG KỶ NGUYÊN SỐ GIAN LẬN THƯƠNG MẠI Hoạtđộng 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 3 Hình 1 Sự phát triển của thương mại điện tử trong ngành bán lẻ Nguồn eMarketer. com 04-11-2020 2 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 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 điểm gần nó nhất gọi là lề cực đại. 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 lận bằng SVM .
