الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: وزن الفئات
-
الموضوعية فوق العمارة: كشف الاحتيال تحت عدم التوازن الشديد في فتح حسابات مصرفية Objective over Architecture: Fraud Detection Under Extreme Imbalance in Bank Account Opening
2026 | المؤلف: Wu Sun وآخرون | المجلة: Computation | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تناقش هذه الفقرة التحديات المتعلقة بالكشف عن احتيال فتح الحسابات في الخدمات المالية، مع تسليط الضوء على قيود القواعد الثابتة والمعايير التقليدية في التكيف مع تكتيكات الاحتيال المتطورة. تؤكد الدراسة على عدم التوازن الشديد في فئات الكشف عن الاحتيال، حيث تبلغ نسبة انتشار الاحتيال 1.10% فقط في معيار BAF Base في NeurIPS 2022. تقارن الدراسة…
-
الاستفادة من الذكاء الاصطناعي لنمذجة التنبؤ بفقدان العملاء في الاتصالات: إطار عمل لتحسين إدارة علاقات العملاء Leveraging artificial intelligence for predictive customer churn modeling in telecommunications: a framework for enhanced customer relationship management
2026 | المؤلف: Zhenyun Du | المجلة: Scientific Reports | المجال: التسويق (Marketing)تتناول البحث القضية المهمة المتعلقة بفقدان العملاء في قطاع الاتصالات، مقترحة إطار عمل مدفوع بالذكاء الاصطناعي متكامل مع أنظمة إدارة علاقات العملاء (CRM) لتحديد العملاء المعرضين للخطر والاحتفاظ بهم. باستخدام مصنف Random Forest على مجموعة بيانات تضم 2,668 عميل اتصالات، حقق النموذج دقة مثيرة للإعجاب بلغت 95.13% وAUC قدره 0.89، مما يعالج بشكل فعال عدم…