本文關(guān)鍵詞：基于圖模型的C2C電子商務(wù)欺詐行為檢測研究

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【摘要】：C2C電子商務(wù)作為電子商務(wù)的重要模式之一，已經(jīng)越來越被消費(fèi)者所青睞。目前在線信譽(yù)系統(tǒng)已經(jīng)被大多數(shù)C2C電子商務(wù)交易平臺(tái)所采用。在線信譽(yù)系統(tǒng)是根據(jù)用戶歷史交易的評(píng)價(jià)來計(jì)算用戶當(dāng)前的信譽(yù)值，而用戶的信譽(yù)值與用戶的可信程度成正比。在線信譽(yù)系統(tǒng)在一定程度上解決了C2C電子商務(wù)中的信任問題，但并不能夠很好地識(shí)別C2C電子商務(wù)中的欺詐行為。C2C電子商務(wù)中的惡意用戶通過一定的方法提高其信譽(yù)值，偽裝為可信度比較高的用戶后，采取欺詐行為，，使其他用戶遭受損失。欺詐行為已經(jīng)成為限制C2C電子商務(wù)發(fā)展的因素之一。 本文將C2C電子商務(wù)用戶角色分為欺詐者、同謀者、偽同謀者和誠實(shí)者四種角色，提出一種三階段檢測算法。第一階段建立用戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)混合圖，第二階段采用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)對(duì)C2C電子商務(wù)中欺詐行為檢測，第三階段運(yùn)用馬爾可夫隨機(jī)場技術(shù)對(duì)C2C電子商務(wù)中欺詐行為的理論與技術(shù)進(jìn)行了分析和研究。 通過人工識(shí)別和第三方交易平臺(tái)定期公布黑名單的機(jī)制，可以得到部分黑白名單用戶。在黑白名單用戶達(dá)到一定數(shù)量時(shí)，通過運(yùn)用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來達(dá)到C2C電子商務(wù)用戶角色預(yù)測的目的。首先，建立用戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)混合圖，從用戶評(píng)價(jià)相關(guān)的屬性、用戶價(jià)格相關(guān)的屬性和用戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的屬性中選出部分屬性作為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)中的變量。其次，使用完備集下的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)方法，構(gòu)建了C2C電子商務(wù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。然后，運(yùn)用該貝葉斯網(wǎng)絡(luò)對(duì)C2C電子商務(wù)用戶角色進(jìn)行判定，并標(biāo)記出不誠實(shí)用戶，來達(dá)到欺詐檢測的目的。最后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，用三類屬性一起構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在用戶角色識(shí)別準(zhǔn)確率上要明顯高于單獨(dú)使用用戶評(píng)價(jià)相關(guān)的屬性、用戶價(jià)格相關(guān)的屬性和用戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的屬性構(gòu)建的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)。 獲取大量黑白名單是一件艱難而又復(fù)雜的工作，但獲取少量黑白名單是能夠容易實(shí)現(xiàn)的。本文提出將用戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)混合圖和馬爾可夫隨機(jī)場技術(shù)相結(jié)合的欺詐檢測方法，來達(dá)到在少量黑白名單情況下的用戶角色預(yù)測目的。首先，利用用戶交易圖和用戶社交圖來構(gòu)建用戶社會(huì)網(wǎng)絡(luò)混合圖。其次，使用用戶相似性度量來進(jìn)一步擴(kuò)大黑白名單。然后，運(yùn)用馬爾可夫隨機(jī)場技術(shù)，對(duì)用戶角色進(jìn)行預(yù)測，并最終標(biāo)記出欺詐者、同謀者、偽同謀者和誠實(shí)者用戶。最后，利用小樣本數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的正確性，還使用對(duì)比實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的高效性。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：F713.36;TP309

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1296915