소셜 네트워크 분석

R로 배우는 사기 탐지

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

소셜 네트워크 구성 요소

노드(꼭짓점)

고객
기업
제품
신용카드
계좌
웹 페이지

소셜 네트워크 구성 요소

엣지(간선)

다양한 관계 유형 (예: 송금, 통화, 우정, 질병 전파, 참조)

소셜 네트워크 구성 요소

엣지(간선)

다양한 관계 유형 (예: 송금, 통화, 우정, 질병 전파, 참조)
가중치 부여 기준 (예: 상호작용 빈도, 정보 교환 중요도, 친밀도, 감정적 강도)

소셜 네트워크 구성 요소

엣지(간선)

다양한 관계 유형 (예: 송금, 통화, 우정, 질병 전파, 참조)
가중치 부여 기준 (예: 상호작용 빈도, 정보 교환 중요도, 친밀도, 감정적 강도)
방향성 있음 (예: 수신 또는 발신)

소셜 네트워크 표현 방식

네트워크 구축하기

거래 데이터 소스에서 ...

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

... graph_from_data_frame() 함수를 사용하여 네트워크 생성

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"

중복 엣지

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

중복 엣지

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

연습해 봅시다!

R로 배우는 사기 탐지