Sosyal ağ tabanlı çıkarım

R ile Dolandırıcılık Tespiti

Tim Verdonck

Professor Data Science at KU Leuven

Sosyal ağ tabanlı çıkarım

Amaç

Bir düğümün davranışını, diğer düğümlerin davranışına göre tahmin et

Eksik düğümler içeren ağ

Sosyal ağ tabanlı çıkarım

Zorluklar

Veriler bağımsız değil
- Bir düğümün davranışı diğerlerini etkileyebilir
- Düğümler arasında ilişkili davranışlar
Kollektif çıkarım: düğümlerle ilgili çıkarımlar birbirini etkileyebilir

Eksik düğümler içeren ağ

İlişkisel olmayan vs ilişkisel

İlişkisel olmayan model

Yalnızca yerel bilgiyi kullanır
Lojistik regresyon, karar ağaçları, ...

İlişkisel model

Ağdaki bağlantıları kullanır
İlişkisel komşu sınıflandırıcı

İlişkisel komşu sınıflandırıcı

Varsayımlar

Homofili: bağlı düğümler aynı sınıfa ait olma eğilimindedir ("çağrışımla suçluluk")
Bazı sınıf etiketleri bilinir

eksik_düğüm.png

İlişkisel komşu sınıflandırıcı

Dolandırıcılık olasılığı

$$P(F | ?) = \frac{1 + 1}{1 + 1 + 1 + 1 + 1}=\frac{2}{5}= %40$$

eksik_düğüm.png

Ağırlıklı ilişkisel komşu sınıflandırıcı

Dolandırıcılık olasılığı

$$P(F | ?) = \frac{1 + 2}{3 + 1 + 1 + 2 + 1}=\frac{3}{8}= %37{,}5$$

ağırlıklı_eksik_düğüm.png

İlişkisel komşu sınıflandırıcı

vertex_attr(network) ## Düğümler 1 (dolandırıcı), 0 (dolandırıcı değil) veya NA (bilinmiyor) olarak etiketlenmiştir
$name

"?" "B" "C" "D" "E" "A"

$isFraud

NA  1  0  1  0  0

edge_attr(network) ## Kenarların bir ağırlığı vardır

$weight

2 3 1 1 1

İlişkisel komşu sınıflandırıcı

## subgraph(): "?" düğümünü ve tüm dolandırıcı düğümleri içeren alt grafiği oluştur
subnetwork <- subgraph(network, v = c("?", "B", "D"))

## strength(): "?" düğümü için bitişik kenar ağırlıklarını topla
prob_fraud <- strength(subnetwork, v = "?") / strength(network, v = "?")

prob_fraud

0.375

Hadi pratik yapalım!

R ile Dolandırıcılık Tespiti