[Paper Reading]网上交易欺诈用户检测
2009年11月18日
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《Detecting Fraudulent Personalities in Networks of Online Auctioneers》
Duen Horng Chau, Shashank Pandit, and Christos Faloutsos
School of Computer Science, Carnegie Mellon University
该文的目的是检测出网络交易中的欺诈者。
文中将网上交易的用户id分为了3类：fraud,honest和accomplice。其中，accomplice的id通常也是由fraud创建的，他们既和honest交易，也和fraud交易，以此提高自己以及fraud的信用度，由于accomplice的交易只为提高信用度，因而都是正常交易，从表面上看和honest没有区别。fraud平时和accomplice交易以提高信用度，适当的时候就和honest用户交易，实施诈骗。
该文的摘要中描述主要做了三件事：
1. 挖掘用户级的features（如用户交易次数、交易商品平均价格等）。
2. 引入netwrok级的features，主要跟用户之间的相互交易有关。
3. 通过在Markov Random Field 上实现的Belief Propagation 算法将两个级别的features合并，进而进行欺诈者识别。
以下是我对这三件事的理解：
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