基于社群挖掘及决策树模型的欺诈团伙检测

作者：于得水

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。

发文机构：桂林理工大学

关键词：团伙欺诈fastgreedy算法决策树模型

分类号： TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]