Notice bibliographique
Résumé
Fraud is becoming an increasingly severe problem in all sectors of finance, business, and government organizations. One of the most notable and widely-used techniques in the detection of such fraud is data mining, and numerous research have been conducted in order to mitigate this threat. However, most of these research revolve around frauds in credit cards, and studies on fraud detection in other fields, such as contract management, are still extremely limited. As a result, in this thesis, we develop an automated fraud detection system for both reporting and prediction purposes in the domain of contract management. We use the Construction Contract Management service data from Defence Construction Canada (DCC) to test and evaluate the approaches employed in our work. Due to the lack of training data in practical scenarios, we use a weak supervision approach to generate labels (legitimate vs. fraudulent) for the training data, and two machine learning models, namely Logistic Regression and Random Forest. We also propose a graph-based approach that transforms the contract management dataset into a graphical representation, which results in a non-network structured knowledge graph, and learns both the structural relationships and the statistical features of this graph to identify potential anomalies in the data. Results from both the weak-supervised machine learning approach and the graph-based approach reveal relatively high recall in detecting possible fraud cases in their evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».