k-medoids Kümeleme, Boosting ve BERT algoritmalarıyla Kredi Kartlarındaki Şüpheli Davranışların Tespit Edilmesi

Authors : Merve Pınar, Ayşe Berna Altınel Girgin

Pages : 345-356

Doi:10.24012/dumf.1643370

View : 79 | Download : 100

Publication Date : 2025-06-30

Article Type : Research Paper

Abstract :Finansal dolandırıcılıkların giderek artan karmaşıklığı karşısında, kredi kartı işlemlerinde şüpheli davranışların erken ve doğru şekilde tespiti, güvenlik sistemleri açısından kritik bir gereksinim haline gelmiştir. Bu çalışmada, K-medoids tabanlı kümeleme ile denetimli sınıflandırma algoritmalarının entegrasyonundan oluşan hibrit bir model önerilmiştir. Model, veri kümesini alt gruplara ayırarak sınıflandırıcıların daha homojen örüntüler üzerinde eğitilmesini sağlamakta ve genel sınıflandırma başarımını artırmayı hedeflemektedir. Çalışma kapsamında, Avrupa\\\'da gerçekleşmiş 284.807 işlemden oluşan, PCA dönüşümleriyle anonimleştirilmiş bir kredi kartı veri seti kullanılmıştır. Eğitim verisi oranları %30, %40 ve %80 olarak belirlenmiş ve bu oranların model başarımı üzerindeki etkisi sistematik olarak incelenmiştir. K-medoids kümelenmiş veri üzerinde Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Rastgele Orman, XGBoost, Gradyan Artırma, Hard/Soft Voting Ensemble ve BERT tabanlı modeller (BERT, XML-RoBERTa, DistilBERT, Electra) çalıştırılmıştır. Ayrıca, filtre tabanlı Bilgi Kazancı, Fisher Skor ve Ki-kare özellik seçimi tekniklerinin algoritma performansları üzerindeki etkisi detaylı şekilde analiz edilmiştir. Deneysel sonuçlar, özellikle Gradyan Artırma algoritmasının %98.26 F1 skoruna ulaşarak en yüksek başarıyı elde ettiğini göstermiştir. Bilgi Kazancı ve Fisher Skor yöntemleri sınıflar arası ayrımı daha etkili biçimde modelleyerek sınıflandırma performansını artırırken, Ki-kare yöntemi, veri setinin sürekli ve dönüşümlü doğası nedeniyle daha düşük doğruluk oranlarına ulaşmıştır. Elde edilen bulgular, kümeleme destekli hibrit sınıflandırma yaklaşımlarının, dengesiz dağılımlı yüksek boyutlu veri setleri üzerinde yüksek doğruluk ve genellenebilirlik sunduğunu ortaya koymakta ve sahtekarlık tespitine yönelik karar destek sistemlerinin geliştirilmesinde etkin bir çerçeve sunmaktadır.
Keywords : Şüpheli Davranış Tespiti, Dolandırıcılık Tespiti, Boosting, BERT, k-medoids Kümeleme

ORIGINAL ARTICLE URL