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國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 魏銪志所指導 歐晏綾的 概念漂移於線上遊戲惡意退款偵測機制之研究 （2021），提出apple惡意退款關鍵因素是什麼，來自於惡意退款偵測、數位詐欺偵測、線上遊戲、線上交易、概念漂移。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 魏銪志所指導 賴友新的 運用深度學習預防線上遊戲惡意退款之研究 （2020），提出因為有 預防、偵測、惡意退款、深度學習、線上遊戲、線上交易的重點而找出了 apple惡意退款的解答。

最後網站苹果恶意退款会怎样 - 手机问答网則補充：多次申请退款会被系统判断恶意退款.1、登录“我的”->“已买到的宝贝” 找到相关交易,点击对应的“退款”按钮,操作 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了apple惡意退款，大家也想知道這些：

概念漂移於線上遊戲惡意退款偵測機制之研究

為了解決apple惡意退款的問題，作者歐晏綾 這樣論述：

目前線上遊戲市場蓬勃發展，隨之而來挑戰也愈來愈多，其中有心人士利用友善的退款機制進行惡意退款，造成遊戲供應商蒙受鉅大損失，這是現今遊戲產業所面臨且迫切需要去解決的問題。為了檢測惡意退款及檢測模型達到跨遊戲偵測且獲得高準確度，本研究致力於提出一個通用型的遊戲惡意退款檢測模型。然而真實世界的資料會面臨部分挑戰，如：資料不平衡、概念漂移等問題。根據以上挑戰，本研究目標著重在採樣技術來處理不平衡資料和建置增量學習模型能夠自行調適概念漂移，減少因真實世界的交易資料導致模型效能降低的狀況。經過實驗後，與過去開發的模型相較之下，發現MCC的分數高於過去模型，其中表現最好的為帶有注意力機制的LSTM-Seq

2Seq模型，兩款遊戲的MCC分數平均為0.976，其餘的模型分數皆為0.94至0.97之間。因此本研究的偵測方法為當在面對概念漂移時，能夠自適應概念發生改變的情況，且提升檢測惡意退款效能。

運用深度學習預防線上遊戲惡意退款之研究

為了解決apple惡意退款的問題，作者賴友新 這樣論述：

現階段接受遊戲付費的使用者越來越多，造成了在遊戲產業鏈當中有了相當可觀的收益，卻因為有心人士及不法分子濫用了數位化應用發布平台提供給用戶退款的機制，進行了惡意退款，使得線上遊戲公司在無法回收已售出的服務或是道具情況下，受到了巨大的損失，而這是現在線上遊戲公司所面臨以及需要去解決的重大挑戰。因此本研究提出一套運用深度學習於預防線上遊戲惡意退款的做法以及流程，並且依照真實遊戲數據，提出了根據用戶行為軌跡所建立的特徵值，使得深度學習模型在Matthews Correlation Coefficient上能夠有0.852至0.97的分數表現，其中Gated Recurrent Unit及Long S

hort-Term Memory Networks也能夠高於實驗中其他傳統的機器學習模型。除了在分數上評估模型外，本研究也討論了在實務上的可行性，透過計算單一交易的處理時間來判斷是否會嚴重增加時間成本，發現雖然深度學習效率不及機器學習，但在實際案例中仍然能夠勝任，讓線上遊戲公司的損失降至最低。

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