본 보고서는 철도 시스템의 단거리 티켓팅 사기를 탐지하기 위한 비지도 다중 전문가 기계 학습 프레임워크에 대한 포괄적인 분석을 제시합니다. 30개의 고위험 역에서 의심스러운 패턴을 성공적으로 식별하는 A/B/C/D 역 분류 시스템을 소개합니다. 이 프레임워크는 Isolation Forest, Local Outlier Factor, One-Class SVM 및 Mahalanobis Distance의 4가지 보완 알고리즘을 사용합니다. 주요 발견 사항으로는 5가지 뚜렷한 단거리 티켓팅 패턴의 식별과 운송 시스템에서 단거리 티켓팅 복구 가능성이 있습니다.
