基于密集子图挖掘的刷单团伙识别方法
信息技术与网络安全
郑赜一，王 澎
(杭州师范大学 阿里巴巴商学院，浙江 杭州311121)
摘要： 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。
中圖分類號： TP391
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.03.013
引用格式： 鄭賾一，王澎. 基于密集子圖挖掘的刷單團(tuán)伙識別方法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2021，40(3)：72-76.
文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A
DOI： 10.19358/j.issn.2096-5133.2021.03.013
引用格式： 鄭賾一，王澎. 基于密集子圖挖掘的刷單團(tuán)伙識別方法[J].信息技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)安全，2021，40(3)：72-76.
Click farm identification method based on dense subgraph mining
Zheng Zeyi，Wang Peng
(Alibaba Business School，Hangzhou Normal University，Hangzhou 311121，China)
Abstract： With rapid development of e-commerce, how to find out click farm to maintain market order has become an urgent problem. This paper constructs a graph based on the purchase records of users. With the featrues of click farm, it proposes to combat camouflage by calculating the correlation between users, and puts forward a subgraph anomaly degree metric. Finally，a suspicious subgraph searching algorithm for e-commerce to find out click farm is proposed.The results show that the proposed algorithm can find out the click farm effectively, and it is similar with FRAUDAR on the real dateset of Tmall.
Key words : graph mining；dense subgraph；click farm；fraud identification
0 引言
中國的電子商務(wù)及其相關(guān)的附屬產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，而“刷單”與“炒信”作為其中一種“產(chǎn)業(yè)”也得到了快速的壯大。刷單是通過虛假交易提高商品的銷量，以吸引買家促成更多的交易。但是這是一種欺詐消費(fèi)者的手段[1]。刷單違背了市場公平，傷害了消費(fèi)者的權(quán)益，并且已經(jīng)形成了完整的黑色產(chǎn)業(yè)鏈。據(jù)報(bào)道，僅2016年上半年，淘寶上從事刷單等虛假交易的賣家就有150萬家，涉及交易數(shù)目約5億筆，虛假交易的買家賬號達(dá)到900萬個，交易額超120億元[2]。
最簡單的刷單方法就是用一個賬號不停地購買自己的商品。但是這種方法非常容易被電商平臺的算法檢測出來。于是刷單平臺成為了一個常見的選擇。商戶通過刷單平臺發(fā)布任務(wù)，然后常駐平臺的“刷手”則會接收任務(wù)通過自己刷單賬號來進(jìn)行刷單[3]。所以通常情況下刷單具有很強(qiáng)的行為相關(guān)性。
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作者信息:
鄭賾一，王 澎
(杭州師范大學(xué) 阿里巴巴商學(xué)院，浙江 杭州311121)
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