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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著在線交易的快速發(fā)展,在線交易欺詐已經(jīng)越來(lái)越普遍,欺詐方式從傳統(tǒng)的團(tuán)伙欺詐發(fā)展成平臺(tái)欺詐。在平臺(tái)欺詐方式中,由于欺詐者廣泛的分布在網(wǎng)絡(luò)各地,他們之間并不會(huì)形成明顯的欺詐團(tuán)伙,所以目前流行的團(tuán)伙欺詐檢測(cè)模型并不能夠很好的發(fā)現(xiàn)平臺(tái)欺詐者。本文主要提取用戶共同交易行為特征屬性,并結(jié)合社交網(wǎng)絡(luò)分析和用戶特征屬性,提出了針對(duì)平臺(tái)欺詐方式的檢測(cè)模型。具體研究?jī)?nèi)容如下:
首先,通過(guò)對(duì)平臺(tái)欺詐中用戶交易行為的分析與研究,提出了反轉(zhuǎn)圖和同盟對(duì)
2、累積交易數(shù),得到用戶有關(guān)共同交易行為的特征屬性。對(duì)上述特征屬性進(jìn)行分析,提出合理的屬性值度量方法,并且設(shè)計(jì)并行算法用于計(jì)算特征屬性值。
然后,本文選取和設(shè)計(jì)了一些用戶圖級(jí)別的重要特征屬性,反映用戶在交易圖中的誠(chéng)信度和緊密度。通過(guò)對(duì)交易圖進(jìn)行社交網(wǎng)絡(luò)分析來(lái)獲得這些特征屬性,考慮到交易圖中海量的用戶和交易,同樣對(duì)特征屬性值的計(jì)算設(shè)計(jì)了并行算法。文中還提出了一些用戶級(jí)別的重要特征屬性,并對(duì)這些特征屬性進(jìn)行了分析。受平臺(tái)和數(shù)據(jù)集的限制
3、,本文無(wú)法獲取全部的用戶級(jí)特征屬性。最終的特征屬性集包含了共同交易行為特征屬性、圖級(jí)別特征屬性和用戶級(jí)別特征屬性。
最后,本文設(shè)計(jì)了合理的欺詐檢測(cè)模型,基于時(shí)間特性選取最優(yōu)的數(shù)據(jù)集。針對(duì)類別不平衡分類問(wèn)題和算法并行可行性問(wèn)題,最終選擇隨機(jī)森林作為欺詐檢測(cè)模型的分類算法。通過(guò)對(duì)比實(shí)驗(yàn)說(shuō)明了選擇基于時(shí)間特性的最優(yōu)數(shù)據(jù)集和用戶共同交易行為的特征屬性能夠提高檢測(cè)性能,使用隨機(jī)森林作為分類算法能夠取得相對(duì)較優(yōu)的性能。同時(shí),通過(guò)實(shí)驗(yàn)將本文
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