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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盜刷退款的問題，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。