电商交易欺诈检测图数据集E-commerceTransactionFraudDetectionGraphDataset-tard232003
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 图分析, 电商, 交易数据, 用户行为, 风险评估, 关联分析, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自电商平台的交易数据，记录了买家、卖家、订单、设备、银行账户和信用卡等信息，旨在用于电商交易欺诈行为的检测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据未明确标注地理范围，但可推测为电商平台交易数据。
数据维度：数据集包括多个CSV文件，主要字段包括：
orders-1.csv：订单ID（orderid），买家用户ID（buyer_userid），卖家用户ID（seller_userid）。
devices.csv：用户ID（userid），设备信息（device）。
bank_accounts.csv：用户ID（userid），银行账户信息（bank_account）。
credit_cards.csv：用户ID（userid），信用卡信息（credit_card）。
数据格式：CSV格式，数据经过结构化处理，便于进行图数据库构建和分析。
来源信息：数据来源于电商交易记录，已进行匿名化处理，确保用户隐私。
该数据集适合用于电商交易欺诈检测、用户行为分析和风险评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于图神经网络（GNN）在欺诈检测领域的学术研究，以及用户行为分析、异常检测等研究。
行业应用：可用于电商平台、支付机构的风控系统，构建欺诈预警模型，提高交易安全性。
决策支持：支持风险管理部门进行风险评估、制定反欺诈策略，优化交易流程。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、图分析相关课程的实训材料，帮助学生理解欺诈检测的流程和技术。
此数据集特别适合用于构建交易关系图，探索用户、设备、支付方式之间的关联，从而发现潜在的欺诈行为模式，提高欺诈检测的准确性和效率。
