B2B平台的反欺诈问题研究

发布时间：2018-02-02 00:14

本文关键词： BB平台反欺诈数据挖掘类别不平衡代价敏感性　出处：《网络空间安全》2016年Z2期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：B2B电商平台的欺诈问题一直困扰着电商平台的经营者。以往利用数据挖掘技术解决B2B问题的研究中仍然存在着一些不足。论文利用真实B2B平台公司数据,采用基于决策树(Decision tree)的集成学习算法——Easy-Ensemble对B2B平台反欺诈问题进行研究。实验结果表明,Easy-Ensemble算法的确是解决数据类别不平衡性的一个有效的算法,适用于B2B平台反欺诈问题研究。论文在实验结果的基础上进行深入的商业分析,为B2B企业欺诈问题提出行之有效的建议。
[Abstract]:The fraud problem of B2B e-commerce platform has been perplexing the operators of e-commerce platform. There are still some shortcomings in the research of using data mining technology to solve B2B problem. This paper uses real B2B platform company to solve B2B problem. Data. Easy-Ensemble, an ensemble learning algorithm based on decision tree, is used to study the anti-fraud problem of B2B platform. Easy-Ensemble algorithm is indeed an effective algorithm to solve the imbalance of data categories. It is suitable for the research of anti-fraud in B2B platform. Based on the experimental results, this paper makes a thorough commercial analysis, and puts forward some effective suggestions for the fraud problem of B2B enterprises.
【作者单位】：南京大学网络信息中心;南京掌控网络科技有限公司;
【分类号】：F724.6;TP311.13
【正文快照】： 1引言随着互联网和信息技术的高速发展,电子商务以其高效益,低成本等特点,为企业尤其是中小企业,提供了更为广阔的发展空间。然而在电子商务高速发展的今天,其商业进行中隐藏的问题也逐渐暴露出来。最为显著的问题就是电子商务欺诈问题。B2B(Business to Business)是企业与企

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