AI and Machine Learning for E-Commerce Risk Management (Transactions on Computer Systems and Networks)

個数：

AI and Machine Learning for E-Commerce Risk Management (Transactions on Computer Systems and Networks)

Liu, Siyu

ウェブストア価格 ¥17,734（本体¥16,122）
Springer Verlag, Singapore（2026/03発売）
外貨定価 UK£ 59.99
ポイント 161pt

在庫がございません。海外の書籍取次会社を通じて出版社等からお取り寄せいたします。
通常6～9週間ほどで発送の見込みですが、商品によってはさらに時間がかかることもございます。
【重要ご説明事項】
1. 納期遅延や、ご入手不能となる場合がございます。
2. 複数冊ご注文の場合は、ご注文数量が揃ってからまとめて発送いたします。
3. 美品のご指定は承りかねます。

●3Dセキュア導入とクレジットカードによるお支払いについて

【入荷遅延について】
世界情勢の影響により、海外からお取り寄せとなる洋書・洋古書の入荷が、表示している標準的な納期よりも遅延する場合がございます。
おそれいりますが、あらかじめご了承くださいますようお願い申し上げます。

◆画像の表紙や帯等は実物とは異なる場合があります。

◆ウェブストアでの洋書販売価格は、弊社店舗等での販売価格とは異なります。
また、洋書販売価格は、ご注文確定時点での日本円価格となります。
ご注文確定後に、同じ洋書の販売価格が変動しても、それは反映されません。

製本 Hardcover:ハードカバー版／ページ数 275 p.
言語 ENG
商品コード 9789819561834

Full Description

This book offers a comprehensive guide to leveraging machine learning and predictive analytics for managing the full spectrum of risks inherent in modern e-commerce platforms—from payment fraud and chargebacks to platform-specific abuses like voucher manipulation, collusion rings, and promotional gaming. Grounded in real-world practice, it shows how to transform raw transaction logs, user clickstreams, and promotional datasets into actionable risk scores that power both real-time interdiction and strategic oversight. Readers discover a suite of methods—ranging from gradient-boosted trees and deep sequence models to graph neural networks and unsupervised anomaly detectors—each chosen for its ability to detect subtle, evolving patterns of misuse.

The E-Commerce Risk Landscape.- Data Foundations for E-Commerce.- Tree-based Methods.- Deep Learning Models.- Unsupervised & Anomaly Detection Methods.- Buyer Journey Models.- Buyer-Seller Collusion Models.