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抵制羊毛党,图计算“加持”互联网电商风控

发布于: 4 小时前

摘要:图计算可以说是互联网电商风控的有力武器,不仅在复杂关系的存储和分析上优于关系型数据库,而且能够有效利用数据间关联关系和结构,提供更为精准可靠的决策依据。


本文分享自华为云社区《扒一扒GES如何赋能互联网电商风控》,原文作者:Dr Thunder 。


随着大数据时代的到来,互联网电商风控已经从无风控、人工抽取规则为主的简易规则模型发展到当前基于大数据的风控。与金融风控不同,互联网电商风控呈现出业务量大、防控面广、流程长等特点,对研判效率和响应时效性要求更高。另一方面,风控是不断对抗升级的过程,需要不断优化并挖掘非法用户的新特征,进而提高风控的成功率。图计算可以说是互联网电商风控的有力武器,不仅在复杂关系的存储和分析上优于关系型数据库,而且能够有效利用数据间关联关系和结构,提供更为精准可靠的决策依据。下面通过典型场景分析图计算如何赋能互联网电商风控。

一、虚假账号注册

1、场景现象:


电商中存在着大量的虚假账号,在评论区通过传播虚假信息、发布垃圾评论等扰乱正常交易秩序,这不仅对用户造成了很大的困扰,而且也增加了企业运营成本。已有的基于特征和分类的方法,在检测时效性上存在不足,可能产生较大延迟,导致检测生效时大量非法行为已发生。在账号注册时即对其潜在风险进行检测,能够更早的研判其合规性。

2、解决思路:


(1)对注册账号提取基于同步和异步的特征,并根据两两间的共性和差异性分别构建“同步注册模式特征”和“异步注册模式特征”。若一对账户间存在较多的同步或异常特征,则它们间应具有较高的分数权重。


(2)为解决账号间关联强弱的问题,可通过机器学习方法学习自动对不同特征加权的同步异常特征评分,并根据评分判断是否在账号间构建带权重的连边。


(3)据经验,正常账号和正常账号间,虚假账号和虚假账号间往往具有较强的紧密连接,而虚假账号和正常账号间具有一定的隔离性或稀疏连接。基于此,通过社团发现算法进行虚假账号检测是最佳选择。若节点通过较大的边权重连接到其它节点,则节点间的同质性更强。若社团中某点是虚假账号,则其关联节点更有可能是虚假的。

二、虚假账号裂变

1、场景现象:


账号裂变强调流量的有效转化,通过已有用户找到更多新用户。常见的手段包括拼团裂变、助力裂变、邀请裂变、分享裂变等。但普遍情况下,做转化裂变要有补贴,补贴就会招致羊毛党。因此,账号裂变风控的重点就是从入口掐断“薅羊毛”的可能性。


常见的薅羊毛手法有:


  • 老带新玩法

老用户通过批量注册获取大量账号,参与邀请活动(可能是砍价、拼团、分享等),将低价购买的优惠商品发送到指定地址归集,再通过自己的分销平台加价倒卖给真实顾客获利,或与商家勾结,帮助商家刷单的同时骗取补贴并完成套现。


  • 师徒/分销模式

可认为是简化的分销模式,老用户不仅可以获得邀请新用户的返现奖励,如果新用户再邀请其他新用户进入平台,老用户还可以获得进贡奖励。


2、解决思路:


对于互联网创业公司而言,创业的初期其实更为关注扩大企业影响力,提高营收。该阶段企业对于羊毛党是有较高容忍度的,甚至可能希望借助羊毛党的力量进行推广。基于此,可通过常见的关系分析进行一些简单的管控:


  • 基于作弊的账号链式特性进行作弊行为识别,发现中间节点普遍存在较小度的节点。

  • 基于“羊毛党”的特征进行关联分析与挖掘


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提供全面深入的云计算技术干货 2020.07.14 加入

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