Anomaly detection under cost constraint
| Ano de defesa: | 2017 |
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| Tipo de documento: | Dissertação |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
| Idioma: | eng |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Minas Gerais
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| Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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| Departamento: |
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| País: |
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| Palavras-chave em Português: | |
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2019-08-13T11:53:04Z2025-09-09T00:49:10Z2019-08-13T11:53:04Z2017-02-15https://hdl.handle.net/1843/ICED-ALYJS7Universidade Federal de Minas GeraisDetecção de fraudesDetecção de anomaliasAprendizado de MáquinaClassificaçãoMineração de DadosFraude na InternetEstatísticaDetecção de anomalias (Computação)EstatisticaAprendizado de máquinaMineração de dados (Computação)Anomaly detection under cost constraintinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisBruno Barbarioliinfo:eu-repo/semantics/openAccessengreponame:Repositório Institucional da UFMGinstname:Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)instacron:UFMGRenato Martins AssuncaoMarcos Oliveira PratesMarcelo Azevedo CostaA detecção de anomalias é usualmente utilizada em análise de fraudes. Entretanto, restrições de orçamento podem tornar o processo impraticável quando um número grande anomalias é identificada. O presente trabalho propõe um método para selecionar casos probabilisticamente baseado no seus impactos, mas garantindo que a discrepância relativa entre os valores observados e os valores esperados seja levada em consideração. Ele usa uma modificação do False Discovery Rate step-up procedure para melhorar a precisão e garantir a escalabilidade. Aplica-se então o método proposto à um projeto destinado a monitorar o sistema de pagamentos do serviço de saúde público brasileiro a fim de encontrar comportamentos fraudulentos.UFMGORIGINALdissertacao.pdfapplication/pdf1276755https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/1e1d2d3d-63bc-4286-ba0c-9057895f3660/download612e939a13d7204093a044702d31cb5aMD51trueAnonymousREADTEXTdissertacao.pdf.txttext/plain52186https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/ff4899f3-9fd0-43c6-a206-09da531fcd4d/downloadd5552e062fd93ca9a3c50e5196957bacMD52falseAnonymousREADTHUMBNAILdissertacao.pdf.jpgdissertacao.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2312https://repositorio.ufmg.br//bitstreams/1b2949d2-8727-47a6-a10c-10dbeb67a74d/download0fe4c02d703024c6e7bcf18e1bb5eea8MD53falseAnonymousREAD1843/ICED-ALYJS72025-09-09 15:00:00.333open.accessoai:repositorio.ufmg.br:1843/ICED-ALYJS7https://repositorio.ufmg.br/Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufmg.br/oairepositorio@ufmg.bropendoar:2025-09-09T18:00Repositório Institucional da UFMG - Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)false |
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