基于特征和关联关系的社交平台欺诈检测

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.

关键词：欺诈检测、带权采样GraphSAGE、图算法、社交平台

所属期刊栏目：57

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61972270

在线出版日期：2020-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：483-487