Détection de la fraude en R
Bart Baesens
Professor Data Science at KU Leuven

Homophilie dans les réseaux sociaux (sociologie)
Les gens ont fortement tendance à s'associer à d'autres qu'ils perçoivent comme leur ressemblant d'une manière ou d'une autre.
Homophilie dans les réseaux de fraude
Les fraudeurs sont plus souvent liés à d'autres fraudeurs, et les personnes légitimes à d'autres personnes légitimes.
Le réseau présente-t-il des motifs d'homophilie statistiquement significatifs ?
assortativity_nominal(network, types = V(network)$isFraud, directed = FALSE)


Avant : la personne appelle ses contacts fréquents

Avant : la personne appelle ses contacts fréquents
Après : la personne appelle de nouveaux contacts qui, « par hasard », recoupent les contacts d'une autre personne

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)

Détection de la fraude en R