Phát hiện gian lận với R
Bart Baesens
Professor Data Science at KU Leuven

Tính đồng thanh trong mạng xã hội (xã hội học)
Con người có xu hướng mạnh gắn kết với người họ cho là tương đồng.
Đồng thanh trong mạng gian lận
Kẻ gian có xác suất kết nối với kẻ gian cao hơn; người hợp pháp kết nối với người hợp pháp cao hơn.
Mạng có mẫu hình đồng thanh có ý nghĩa thống kê không?
assortativity_nominal(network, types = V(network)$isFraud, directed = FALSE)


Trước: người này gọi các liên hệ thường xuyên

Trước: người này gọi các liên hệ thường xuyên
Sau: người này gọi liên hệ mới tình cờ trùng với liên hệ của người khác

V(network)$name
"ID02" "ID11" "ID04" "ID03" "ID08" ... "ID16" "ID10" "ID07"
print(list_money_mules)
"ID01" "ID02" "ID03" "ID04"
V(network)$isMoneyMule <- ifelse(V(network)$name %in% list_money_mules, TRUE, FALSE)V(network)$color <- ifelse(V(network)$isMoneyMule, "darkorange", "lightblue")vertex_attr(network)
$isMoneyMule
TRUE FALSE TRUE TRUE FALSE ... FALSE FALSE FALSE
$color
"darkorange" "lightblue" "darkorange" ... "lightblue" "lightblue"
plot(network)

Phát hiện gian lận với R