社群網路指標

R 的詐欺偵測

Tim Verdonck

Professor Data Science at KU Leuven

Geodesic（測地距離）

節點間的最短路徑，例如 A 與 I 之間

shortest_paths(network, from = "A", to = "I")

A C G I

測地路徑示意

R 的詐欺偵測

度數 = 邊的數量

degree(network)

A 
2

玩具圖：節點 A

R 的詐欺偵測

度數 = 邊的數量

degree(network)

A B
2 2

玩具圖：節點 B

R 的詐欺偵測

度數 = 邊的數量

degree(network)

A B C
2 2 1

玩具圖：節點 C

R 的詐欺偵測

度數 = 邊的數量

degree(network)

A B C D 
2 2 1 3

若網路有 $N$ 個節點，度數標準化為除以 $N-1$。此例除以 3：

degree(network, normalized = TRUE)

      A       B       C       D
0.66667 0.66667 0.33333 1.00000

玩具圖：節點 D

R 的詐欺偵測

Closeness（接近中心性）

節點到網路中所有其他節點的反距離總和

接近中心性空白圖

R 的詐欺偵測

Closeness（接近中心性）

節點到網路中所有其他節點的反距離總和

closeness(network)

   A
0.25

接近中心性：A

R 的詐欺偵測

Closeness（接近中心性）

節點到網路中所有其他節點的反距離總和

closeness(network)

   A    B
0.25 0.25

接近中心性：B

R 的詐欺偵測

Closeness（接近中心性）

節點到網路中所有其他節點的反距離總和

closeness(network)

   A    B    C
0.25 0.25 0.20

接近中心性：C

R 的詐欺偵測

Closeness（接近中心性）

節點到網路中所有其他節點的反距離總和

closeness(network)

   A    B    C    D 
0.25 0.25 0.20 0.33

接近中心性：D

R 的詐欺偵測

Closeness（接近中心性）

節點到網路中所有其他節點的反距離總和

closeness(network)

   A    B    C    D 
0.25 0.25 0.20 0.33 

closeness(network, normalized = TRUE)

   A    B    C    D
0.75 0.75 0.60 1.00

接近中心性：全部

R 的詐欺偵測

Betweenness（介數中心性）

某節點或邊出現在網路測地路徑中的次數 介數空白圖

R 的詐欺偵測

Betweenness（介數中心性）

某節點或邊出現在網路測地路徑中的次數 介數：A、E

betweenness(network)

A       E
0       0
R 的詐欺偵測

Betweenness（介數中心性）

某節點或邊出現在網路測地路徑中的次數 介數：B

betweenness(network)

A B     E
0 3     0
R 的詐欺偵測

Betweenness（介數中心性）

某節點或邊出現在網路測地路徑中的次數 介數：C

betweenness(network)

A B C   E
0 3 4   0
R 的詐欺偵測

Betweenness（介數中心性）

某節點或邊出現在網路測地路徑中的次數 介數：D

betweenness(network)

A B C D E
0 3 4 3 0
R 的詐欺偵測

Featurization（特徵化）

特徵化示意

R 的詐欺偵測

一起來練習吧！

R 的詐欺偵測

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