基于特征和关联关系的社交平台欺诈检测

• 作者: 李旭伟 郭琦
• 来源期刊: 四川大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 欺诈检测 带权采样GraphSAGE 图算法 社交平台
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 483-487
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3704字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0490-6756.2020.03.011

摘要

各个社交平台的作弊问题日趋严重,欺诈检测工作越来越有必要.现有在该场景的解决办法没有同时利用用户特征和关联关系两方面重要信息或者不能应用于现实上亿规模的数据量.针对这个问题,开创性地将GraphSAGE算法应用于社交平台的反作弊场景并进行改进,提出带权采样GraphSAGE算法.改进后算法根据节点之间特征相似程度进行采样.在真实大数据集上进行了实验,线下实验中,相较于基准模型和现有主流模型,性能上有了较明显的提升,且加快了模型的收敛过程.在线上结合基础规则,达到了极高的精确率,并召回之前未察觉的两个作弊团伙.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李旭伟	四川大学计算机学院	45	272	9.0	15.0
2	郭琦	四川大学计算机学院	1	0	0.0	0.0