Evaluation of deep neural networks for reduction of credit card fraud alerts

Fraud detection systems support advanced detection techniques based on complex rules, statistical modelling and machine learning. However, alerts triggered by these systems still require expert judgement to either confirm a fraud case or discard a false positive. Reducing the number of false positives that fraud analysts investigate, by automating their detection with computer-assisted techniques, can lead to significant cost efficiencies. Alert reduction has been achieved with different techniques in related fields like intrusion detection. Furthermore, deep learning has been used to accomplish this task in other fields. In our paper, a set of deep neural networks have been tested to measure their ability to detect false positives, by processing alerts triggered by a fraud detection system. The performance achieved by each neural network setting is presented and discussed. The optimal setting allowed to capture 91.79% of total fraud cases with 35.16% less alerts. Obtained alert reduction rate would entail a significant reduction in cost of human labor, because alerts classified as false positives by the neural network wouldn't require human inspection

Personalización: técnicas, herramientas y CRM

[ES]En este capitulo se presenta una amplia visión de la personalización que hay dentro del comercio electrónico. La principal personalización que ha en el comercio electrónico es la construcción de un modelo para guardar y utilizar cierta información para poder almacenar conocimiento sobre los usuarios. Durante el capitulo se describen las principales técnicas de personalización tales como la basada en reglas, la de filtrado colaborativo o la de descubrimiento de la información. La personaliza-ción se utiliza en el comercio electrónico para tratar de usar las preferencias de los clientes con un objetivo de negocio. En la mayoría de los casos, ese objetivo es directamente la venta, pero en otras ocasiones, lo es indirectamente. Para concluir el capitulo se presenta un caso de estudio que pretende ilustrar de forma practica el contenido teorico del capitulo[EN]This chapter presents a broad view of the personalization that exists within e-commerce. The main customization in e-commerce is the construction of a model to store and use certain information to store knowledge about users. During the chapter the main customization techniques are described such as rule-based, collaborative filtering or information discovery. Personalization is used in e-com-merce to try to use customer preferences for a business purpose. In most cases, this objective is directly the sale, but in other occasions, it is indirectly. To conclude the chapter, a case study is presented to illustrate in a practical way the theoretical content of the chapter

An Algorithm for the Generation of Segmented Parametric Software Estimation Models and Its Empirical Evaluation

Parametric software effort estimation techniques use mathematical cost-estimation relationships derived from historical project databases, usually obtained through standard curve regression techniques. Nonetheless, project databases -- especially in the case of consortium-created compilations like the ISBSG --, collect highly heterogeneous data, coming from projects that diverge in size, process and personnel skills, among other factors. This results in that a single parametric model is seldom able to capture the diversity of the sources, in turn resulting in poor overall quality. Segmented parametric estimation models use local regression to derive one model per each segment of data with similar characteristics, improving the overall predictive quality of parametrics. Further, the process of obtaining segmented models can be expressed in the form of a generic algorithm that can be used to produce candidate models in an automated process of calibration from the project database at hand. This paper describes the rationale for such algorithmic scheme along with the empirical evaluation of a concrete version that uses the EM clustering algorithm combined with the common parametric exponential model of size-effort, and standard quality-of-adjustment criteria. Results point out to the adequacy of the technique as an extension of existing single-relation models

Sobre el interés general de Itoiz y el canal de Navarra

[ES] En el número de septiembre de 1997, la revista INGENIERÍA DEL AGUA publicó un interesante artículo (Llamas, 1997) relativo a la declaración y financiación de obras hidráulicas de interés general, mercado del agua, aguas subterráneas y planificación hidrológica. La amplitud del artículo hace posible que, junto a propuestas y razonamientos convincentes —en particular los relativos al “hidromito” de los mercados del agua y a la presunta sobreexplotación de determinados acuíferos—, aparezcan afirmaciones relativas a la declaración de interés general del proyecto embalse de Itoiz-Canal de Navarra que no se ajustan a la realidad de los datos y estudios disponibles, quizás por el empleo de fuentes de información poco contrastadas. En particular, se comete el error de dividir el coste total de las actuaciones (Presa, Canal y Zona Regable) exclusivamente entre las hectáreas de riego, olvidando que tanto la Presa como el Canal son multiusos. Por ello, el importe de 4 millones por hectárea que se cita en dicho artículo carece de sentido y supera en un 60% al que resultaría si se atribuyesen al regadío únicamente sus costes específicos. En concreto, este último cálculo arrojaría un coste de 2,5 millones por hectárea, cantidad acorde con los precios de mercado de las zonas recién transformadas en Navarra. Por otro lado, en este mismo artículo se citan los resultados de un análisis, coste-beneficio del proyecto Itoiz-Canal de Navarra (Beamount et al. 1997) para cuestionar su viabilidad económica. A lo largo de las próximas páginas planteo algunas reflexiones sobre este trabajo que tratan de recordar ciertas limitaciones, sencillas y bien conocidas, de los análisis coste-beneficio, en general. En definitiva, las siguientes páginas tienen el ánimo de transmitir: que la Planificación Hidrológica en Navarra ha sido rigurosa y fiable, que Itoiz ha sido fruto de la planificación, que la iniciativa Itoiz-Canal de Navarra es rentable y que el proyecto Itoiz-Canal de Navarra es coherente con las necesidades económicas y territoriales de Navarra.Horta Sicilia, MÁ. (1998). Sobre el interés general de Itoiz y el canal de Navarra. Ingeniería del Agua. 5(2):63-74. https://doi.org/10.4995/ia.1998.2750637452Arrojo, A y Bemal, E (1997) Estudio coste-beneficio del Proyecto Itoiz-Canal de Navarra, mimeo, Dpto. Análisis Econ., Univ. Zaragoza, 23 p.Aschauer, D. A (1989) Is Public Expenditure Productive?, Journal of Monetary Economics.Vol. 23, Mar-ch, pp. 177-200.Azqueta, D (1994a) Aplicación del análisis coste-beneticio a modificaciones en la calidad de/ agua, en Análisis económico y gestión de recursos naturales. 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On the use of the Choquet Integral for the Collaborative Creation of Learning Objects

Computer-supported collaborative knowledge creation is the continuous process of development of knowledge assets, where produced knowledge has to be assessed by the developers, taking into account a set of criteria that may keep some interdependencies. This work poses an approach for collaborative creation of learning objects in a Web-based, educational context, based upon a coordination protocol and an aggregation mechanism. The coordination protocol allows the continuous consolidation of opinions issued about the learning objects produced by a number of authors. During certain steps of the protocol, an aggregation process is performed that takes into account the inter-dependence among criteria. The results of using the Choquet integral as an aggregation operator are compared to the usual aggregation procedure based upon weighted arithmetic means

Integrating descriptions of knowledge management learning activities into large ontological structures: A case study

Ontologies have been recognized as a fundamental infrastructure for advanced approaches to Knowledge Management (KM) automation, and the conceptual foundations for them have been discussed in some previous reports. Nonetheless, such conceptual structures should be properly integrated into existing ontological bases, for the practical purpose of providing the required support for the development of intelligent applications. Such applications should ideally integrate KM concepts into a framework of commonsense knowledge with clear computational semantics. In this paper, such an integration work is illustrated through a concrete case study, using the large OpenCyc knowledge base. Concretely, the main elements of the Holsapple & Joshi KM ontology and some existing work on e-learning ontologies are explicitly linked to OpenCyc definitions, providing a framework for the development of functionalities that use the built-in reasoning services of OpenCyc in KM ctivities. The integration can be used as the point of departure for the engineering of KM-oriented systems that account for a shared understanding of the discipline and rely on public semantics provided by one of the largest open knowledge bases available

Navigating distributed terminologies using LOD. The case of OE-­OA & AGROVOC in Organic.Edunet

LOV Symposium: Linking and Opening Vocabularies = Simposium LOV: abriendo y enlazando vocabularios. Getafe (Madrid), 18th June 201

A literature-based approach to annotation and browsing of Web resources

The emerging Semantic Web technologies critically depend on the availability of shared knowledge representations called ontologies, which are intended to encode consensual knowledge about specific domains. Currently, the proposed processes for building and maintaining those ontologies entail the joint effort of groups of representative domain experts, which can be expensive in terms of co-ordination and in terms of time to reach consensus. In this paper, literature-based ontologies, which can be initially developed by a single expert and maintained continuously, are proposed as preliminary alternatives to group-generated domain ontologies, or as early versions of them. These ontologies encode domain knowledge in the form of terms and relations along with the (formal or informal) bibliographical resources that define or deal with them, which makes them specially useful for domains in which a common terminology or jargon is not soundly established. A general-purpose metamodelling framework for literature-based ontologies - which has been used in two concrete domains - is described, along with a proposed methodology and a specific resource annotation approach. In addition, the implementation of a RDF-based Web resource browser - that uses the ontologies to guide the user in the exploration of a corpus of digital resources- is presented as a proof of concept

Comparing social media and Google to detect and predict severe epidemics

Internet technologies have demonstrated their value for the early detection and prediction of epidemics. In diverse cases, electronic surveillance systems can be created by obtaining and analyzing on-line data, complementing other existing monitoring resources. This paper reports the feasibility of building such a system with search engine and social network data. Concretely, this study aims at gathering evidence on which kind of data source leads to better results. Data have been acquired from the Internet by means of a system which gathered real-time data for 23 weeks. Data on infuenza in Greece have been collected from Google and Twitter and they have been compared to infuenza data from the ofcial authority of Europe. The data were analyzed by using two models: the ARIMA model computed estimations based on weekly sums and a customized approximate model which uses daily sums. Results indicate that infuenza was successfully monitored during the test period. Google data show a high Pearson correlation and a relatively low Mean Absolute Percentage Error (R=0.933, MAPE=21.358). Twitter results are slightly better (R=0.943, MAPE=18.742). The alternative model is slightly worse than the ARIMA(X) (R=0.863, MAPE=22.614), but with a higher mean deviation (abs. mean dev: 5.99% vs 4.74%)

Aplicación de una metodología híbrida para la enseñanza de la Interacción Persona-Ordenador

En este trabajo se presenta una experiencia de aplicación de una metodología híbrida para la enseñanza de la asignatura optativa Interacción Persona-Ordenador. Se detalla tanto la aplicación del modelo de Kemp para diseño instruccional de la asignatura como los resultados de la experiencia enfocados desde dos aspectos: la evaluación del aprendizaje de los alumnos y la evaluación que los estudiantes han hecho de la metodología