fraudulentuserdetection's Introduction

Fraudulent User Detection

データ前処理

生の評価ネットワーク -> signed network & ラベル & ノード特徴量)

コード:
sh scripts/load_network_and_gt.sh

出力：

data/raw/<data_name>/network.csv
生の評価ネットワーク(Amazonなら5段階評価, 等)
data/raw/<data_name>/gt.csv
生の評価ネットワークノードに対する不正ユーザラベル
data/processed/<data_name>/network.csv
signed network (edge = {-1, 1})
data/processed/<data_name>/network.csv
signed networkのノードに対応する不正ユーザラベル

実験対象データリスト

data_name	説明
alpha	ビットコイン取引のuser2user評価
otc	ビットコイン取引のuser2user評価
epinions	user2user
amazon	user2product
amazon_home	【新データセット】
amazon_music	【新データセット】
amazon_app	【新データセット】

各ネットワークから初期のエッジを取り出す(inductive setting用)

コード:
sh scripts/make_early_networks.sh

出力:

data/processed/early/<data_name>_<rate>/*

学習 & 検証

コード:
sh scripts/experiment_all.sh <data_name> <model_name>
出力

data/results/<model_name>/<data_mame>/*
(例)　sh scripts/experiment_all.sh amazon sdgcn

フォルダ構成

.
├── README.md
├── configs         # ハイパーパラメータなど
├── data            # データの保存場所
│   ├── processed   # 前処理後のデータ
│   └── raw         # 生の評価ネットワーク
├── scripts         # スクリプト
└── src             # ソースコード
    ├── data        # データ処理
    └── models      # モデル

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