ソーシャルネットワーク分析

Rで学ぶ不正検知

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

ソーシャルネットワークの構成要素

ノード（頂点）

顧客
企業
製品
クレジットカード
アカウント
ウェブページ

ソーシャルネットワークの構成要素

エッジ

様々な関係の種類（例：送金、通話、友人関係、感染、参照）

ソーシャルネットワークの構成要素

エッジ

様々な関係の種類（例：送金、通話、友人関係、感染、参照）
重み付け（例：交流頻度、情報交換の重要度、親密度、感情的強度）

ソーシャルネットワークの構成要素

エッジ

様々な関係の種類（例：送金、通話、友人関係、感染、参照）
重み付け（例：交流頻度、情報交換の重要度、親密度、感情的強度）
有向（例：受信・送信）

ソーシャルネットワークの表現

ネットワークの構築

トランザクションデータから ...

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() 関数でネットワークを構築

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"

重複エッジ

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

重複エッジ

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

練習しましょう！

Rで学ぶ不正検知