Análise de redes sociais

Detecção de Fraudes em R

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

Componentes de redes sociais

Nós (vértices)

clientes
empresas
produtos
cartões de crédito
contas
páginas da web

Componentes de redes sociais

Arestas

Tipos de relacionamentos, p.ex., transferência de dinheiro, ligação, amizade, transmissão de doença, referência

Componentes de redes sociais

Arestas

Tipos de relacionamentos, p.ex., transferência de dinheiro, ligação, amizade, transmissão de doença, referência
Com pesos baseados, p.ex., em frequência de interação, importância da troca de informação, intimidade, intensidade emocional

Componentes de redes sociais

Arestas

Tipos de relacionamentos, p.ex., transferência de dinheiro, ligação, amizade, transmissão de doença, referência
Com pesos baseados, p.ex., em frequência de interação, importância da troca de informação, intimidade, intensidade emocional
Direcionadas, p.ex., entrada ou saída

Representação de redes sociais

Rumo a uma rede

De uma fonte de dados transacionais ...

print(transactions)

   originator beneficiary amount  time benef_country payment_channel
1        ID14        ID16    102 22:47           GBR         CHAN_04
2        ID14        ID15    125 20:21           USA         CHAN_02
3        ID02        ID01   1067 10:45           CAN         CHAN_04
4        ID05        ID06     59 15:40           USA         CHAN_02

... para uma rede com a função graph_from_data_frame()

library(igraph)
network <- graph_from_data_frame(transactions, directed = FALSE)

plot(network)

plain_network

E(network)

+ 16/16 edges from 297af3c (vertex names):
 [1] ID02--ID01 ID11--ID04 ID04--ID01 ID04--ID03 ID03--ID01 ID08--ID09
 [7] ID14--ID15 ID03--ID14 ID05--ID06 ID11--ID12 ID02--ID05 ID11--ID13
[13] ID02--ID08 ID14--ID16 ID08--ID10 ID05--ID07

V(network)

+ 16/16 vertices, named, from 297af3c:
ID02 ID11 ID04 ID03 ID08 ID14 ID05 ID01 ID09 ID15 ID06 ID12 ID13 ID16 ID10 ID07

V(network)$name

"ID02" "ID11" "ID04" "ID03" "ID08" "ID14" "ID05" ... "ID16" "ID10" "ID07"

Arestas sobrepostas

plot(net)

E(net)$width <- count.multiple(net)

edge_attr(net)

$width
7 7 7 7 7 7 7 1 1 1 4 4 4 4 1 1

Arestas sobrepostas

E(net)$curved <- FALSE
plot(net)

Vamos praticar!

Detecção de Fraudes em R