【摘 要】
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随着电商的不断发展,如何发现刷单账户以维护市场秩序是亟待解决的问题。根据用户的购买记录构建用户关系网络图。根据电商刷单特性,提出通过计算用户之间的关联性来对抗伪装
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61304150),浙江省自然科学基金项目(LQ13F030015)
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随着电商的不断发展,如何发现刷单账户以维护市场秩序是亟待解决的问题。根据用户的购买记录构建用户关系网络图。根据电商刷单特性,提出通过计算用户之间的关联性来对抗伪装,并提出了一种密集子图可疑度量。根据关联性和密集子图可疑度量,实现了一种针对电商的刷单团伙识别方法。实验结果表明,在真实的天猫数据集上,所提出的方法能有效地捕捉刷单团体,结果与FRAUDAR算法相近,有较好的识别效果。
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