Neural Network-Based Deep Learning for Online Payment Fraud Detection
117,99 €
UVP
131,99 €
inkl. gesetzl. MwSt.,
Beschreibung
Produktdetails
Einband
Gebundene Ausgabe
Erscheinungsdatum
16.05.2026
Abbildungen
XII, 185 p. 34 illus., 25 illus. in color.
Verlag
Springer SingaporeSeitenzahl
185
Maße (L/B/H)
24,1/16/1,7 cm
Gewicht
469 g
Auflage
1. Auflage
Sprache
Englisch
ISBN
978-981-9585-12-0
This book explores deep learning as a next-generation approach to online payment fraud detection in the face of increasingly complex and adaptive threats. Traditional rule-based or shallow learning methods are no longer sufficient. Through ten focused chapters, this book tackles challenges such as behavioral modeling, spatiotemporal anomaly detection, class imbalance, behavior drift, and graph-based inference. It applies advanced neural architectures including LSTM, GRU, GANs, GNNs, and spatiotemporal transformers. With a problem-driven structure, each chapter links real-world fraud problems to tailored neural solutions, validated on large-scale transaction data. This book blends theory, practical design, and empirical rigor, offering researchers and practitioners a foundation for scalable, adaptive, and reliable fraud detection systems.
Noch keine Bewertungen vorhanden
Verfassen Sie die erste Bewertung zu diesem Artikel
Helfen Sie anderen Kundinnen und Kunden durch Ihre Meinung.
Kurze Frage zu unserer Seite
Vielen Dank für Ihr Feedback
Wir nutzen Ihr Feedback, um unsere Produktseiten zu verbessern. Bitte haben Sie Verständnis, dass wir Ihnen keine Rückmeldung geben können. Falls Sie Kontakt mit uns aufnehmen möchten, können Sie sich aber gerne an unseren Kund*innenservice wenden.
zum Kundenservice