Social network analytics

R में Fraud Detection

Bart Baesens

Professor Data Science at KU Leuven

Social network components

नोड्स (vertices)

ग्राहक
कंपनियाँ
प्रोडक्ट्स
क्रेडिट कार्ड्स
अकाउंट्स
वेब पेजेज

टॉय ग्राफ 01

Social network components

एजेज़

रिश्तों के प्रकार, जैसे money transfer, call, friendship, disease transmission, reference

टॉय ग्राफ 02

Social network components

एजेज़

रिश्तों के प्रकार, जैसे money transfer, call, friendship, disease transmission, reference
वेटेड, जैसे interaction frequency, information exchange की importance, intimacy, emotional intensity पर

टॉय ग्राफ 03

Social network components

एजेज़

रिश्तों के प्रकार, जैसे money transfer, call, friendship, disease transmission, reference
वेटेड, जैसे interaction frequency, information exchange की importance, intimacy, emotional intensity पर
डायरेक्टेड, जैसे incoming या outgoing

टॉय ग्राफ 04

Social network representation

सोशियोग्राम

Social network representation

कनेक्टिविटी मैट्रिक्स

Social network representation

एड्जेसेंसी लिस्ट

Social network representation

एड्जेसेंसी लिस्ट

नेटवर्क की ओर

एक transactional data source से ...

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() फंक्शन से network की ओर

library(igraph)
network <- graph_from_data_frame(transactions, directed = FALSE)

plot(network)

सादा नेटवर्क

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"

ओवरलैपिंग edges

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

ओवरलैपिंग एजेज़

ओवरलैपिंग edges

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

वेटेड एजेज़

अभ्यास करते हैं!

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