⏺Графовые базы данных и фрод

Графовые базы данных хранят данные в виде элементов (например, пользователей) и связей (например, Google ID, страна, IP-адрес). В широком смысле это сеть, где каждый элемент связан с другими элементами различными отношениями.

🔄С графовыми базами данных можно находить скрытые группы пользователей, анализируя их взаимодействия. Это помогает лучше понимать аудиторию и разрабатывать целевые маркетинговые стратегии.

🔑Анализ связей в графовых базах данных также помогает выявлять мошенников (фродеров). Например, подозрительные связи по Google ID, стране или IP-адресу могут указывать на мошеннические схемы.

Частный случай – тупо если по IP зашел юзер, а по этому IP был ранее выявлен фродер – то и этот юзер тоже фродер.

Пример:

Представим граф, где элементы — это пользователи, а связи — их атрибуты, такие как Google ID, страна и IP-адрес:

• Пользователь A: Google ID 123, страна USA, IP 192.168.1.1
• Пользователь B: Google ID 124, страна UK, IP 192.168.1.2
• Пользователь C: Google ID 125, страна USA, IP 192.168.1.1 (тот же IP, что и у A)

В этом графе можно заметить, что у пользователей A и C одинаковый IP-адрес, но разные Google ID и страны. Это может указывать на мошенничество, например, если один пользователь пытается зарегистрировать несколько аккаунтов для злоупотребления.

🔄Пример довольно топорный, но по подобному принципу можно находить скрытые сложные паттерны и связи.

🚀 Ну и грех не добавить, что мы в glmind умеем во фрод, в частности в трейдинговый и криптовый. Приходите за решениями.