基于社群挖掘及决策树模型的欺诈团伙检测

• 作者: 于得水
• 来源期刊: 商业观察
• 关键词: 团伙欺诈 fastgreedy算法 决策树模型
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 财经观察
• 页码范围: 45-46
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

当前,团伙欺诈模式越来越普遍,不同场景、不同业务对应的欺诈行为也越来越多.根据实际业务场景,基于套现欺诈用户更易和套现欺诈商户有所关联,形成聚集效应的团伙欺诈假设,通过构建商户—用户交易行为二分图,建立模型评估指标体系,对比不同社群挖掘算法fastgreedy算法、infomap算法、walktrap算法效果,最终在满足运行速度最快的基础上,用fastgreedy算法挖掘出社群最具区分度.针对挖掘出的社区,通过构建社区相关特征变量以及用户商户特征变量,设定好、坏社群标签,使用机器学习中的决策树模型,将社区结果进行分级,找出最坏的社群聚集群体.