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運用深度學習預防線上遊戲惡意退款之研究

為了解決apple pay退款時間的問題，作者賴友新 這樣論述：

現階段接受遊戲付費的使用者越來越多，造成了在遊戲產業鏈當中有了相當可觀的收益，卻因為有心人士及不法分子濫用了數位化應用發布平台提供給用戶退款的機制，進行了惡意退款，使得線上遊戲公司在無法回收已售出的服務或是道具情況下，受到了巨大的損失，而這是現在線上遊戲公司所面臨以及需要去解決的重大挑戰。因此本研究提出一套運用深度學習於預防線上遊戲惡意退款的做法以及流程，並且依照真實遊戲數據，提出了根據用戶行為軌跡所建立的特徵值，使得深度學習模型在Matthews Correlation Coefficient上能夠有0.852至0.97的分數表現，其中Gated Recurrent Unit及Long S

hort-Term Memory Networks也能夠高於實驗中其他傳統的機器學習模型。除了在分數上評估模型外，本研究也討論了在實務上的可行性，透過計算單一交易的處理時間來判斷是否會嚴重增加時間成本，發現雖然深度學習效率不及機器學習，但在實際案例中仍然能夠勝任，讓線上遊戲公司的損失降至最低。