<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Обчислювальний кластер для запобігання фроду в платіжній системі

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

Дана робота присвячена темі обчислювального кластеру для запобігання фроду в платіжній системі. В роботі проаналізовано існуючі технології і методики для реалізації автоматичної обробки динамічних незгрупованих даних. В якості підходу до створення системи пропонується використання машинного навчання та розробка програмного рішення, що використовує модель аналізу для запобігання фроду у платіжній системі.
This work is dedicated to the computing cluster for avoiding of pay system fraud. In this work was done analysis of existed technologies and methods for implementing automated processing of dynamic ungrouped data. As an approach of a system is offered to use machine learning and developing a software solution that uses built analysis model to prevent fraud in a payment system.

Опис

Науковий керівник: Ткаченко Олександр Миколайович – канд. техн. наук, доцент

УДК

Тип документа

Мова

Є частиною

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Маснюк В. В. Обчислювальний кластер для запобігання фроду в платіжній системі [Електронний ресурс] / В. В. Маснюк ; наук. кер. О. М. Ткаченко // Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2018), 02 січня-06 червня 2018 р. : збірник матеріалів. – Вінниця : ВНТУ, 2018. – Режим доступу: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2018/paper/view/3610.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (3)

  1. Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2018), 02 січня-06 червня 2018 р.
  2. High Performance Computing for Computational Science – VECPAR 2006: 7th International Conference / Michel Dayde – Springer Science & Business Media, 2007 – 721 p.
  3. The history of Hadoop: From 4 nodes to the future of data [Електронний ресурс]: Gigaom – Режим доступу: https://gigaom.com/2013/03/04/the-history-of-hadoop-from-4-nodes-to-the-future-of-data/2/.