俄罗斯二手商品信息欺诈检测数据集_Russian_Second_hand_Goods_Fraud_Detection
数据来源：互联网公开数据
标签：欺诈检测, 二手商品, 文本分类, 机器学习, 俄罗斯, 商品信息, 数据标注, 异常检测
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯二手商品交易平台的数据，记录了商品标题、描述、类别、价格、地区、城市以及发布时间等信息，并标注了商品信息是否为欺诈的标签。主要特征如下：
时间跨度：数据集中包含发布时间信息，但具体时间范围未明确。
地理范围：数据主要覆盖俄罗斯地区，包括不同州和城市。
数据维度：数据集包括“title”（商品标题）、“description”（商品描述）、“subcategory”（子类别）、“category”（类别）、“price”（价格）、“region”（地区）、“city”（城市）、“datetime_submitted”（发布时间）和“is_bad”（是否为欺诈，1代表欺诈，0代表正常）等字段。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和val.csv两个文件，方便数据分析和模型训练。
数据来源于俄罗斯二手商品交易平台，数据已进行初步处理和标注。
该数据集适合用于欺诈检测、文本分类和异常检测等领域的研究。
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：适用于欺诈检测、自然语言处理、异常检测等领域的学术研究，如欺诈信息识别、文本情感分析、用户行为分析等。
行业应用：为二手商品交易平台提供欺诈风险评估、违规信息过滤、用户信用评价等方面的支持。
决策支持：支持平台方进行风险控制、优化交易流程、提升用户体验。
教育和培训：作为机器学习、数据挖掘、风险管理等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解欺诈检测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索欺诈信息在二手商品交易中的表现形式，以及构建基于文本和结构化数据的欺诈检测模型，从而提高平台安全性和用户信任度。
