Abstrakt. Onlineauktioner har blivit oerhört populära genom att skapa en tillgänglig miljö för utbyte av varor till rimliga priser. Det är inte förvånande att illvilliga auktionsanvändare försöker missbruka dem genom att bedra andra. I detta dokument föreslår vi en ny metod, två nivåers bedrägeribekämpning (2LFS), för att modellera de tekniker som bedragare vanligtvis använder för att utföra bedrägliga aktiviteter, och för att upptäcka bedragare förebyggande. Våra viktigaste bidrag är: (a) vi minerar funktioner på användarnivå (t.ex. antal transaktioner, genomsnittspris på varor som byts, etc.) för att få en första tro för att upptäcka bedragare, (b) vi introducera nätverksnivå funktioner som fångar interaktioner mellan olika användare, och (c) vi visar hur man kombinerar båda dessa funktioner med hjälp av en Belief propagation algoritm över en Markov Random Field, och använda den för att upptäcka misstänkta mönster (t.ex., onaturligt nära-nit grupper av människor som handlar främst sinsemellan). Vår algoritm skalar linjärt med antalet grafkanter. Dessutom illustrerar vi effektiviteten av vår algoritm på en verklig datauppsättning som samlats in från en stor online auktionsplats.
Å andra sidan, Chau et al. föreslog en två nivåer bedrägeri spotting metod som skulle kunna upptäcka bedrägliga personligheter på användar- och nätverksnivåer REF.
Detecting Fraudulent Personalities in Networks of Online Auctioneers
{'venue': 'PKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}