圖形機器學習強化詐欺偵測

隨著數位交易日益普及，詐欺風險也隨之攀升。傳統的規則引擎難以應對日新月異的詐欺手法，圖形機器學習則提供更有效的解決方案。藉由圖形資料函式庫的關聯分析能力，結合 GNN 等先進技術，能更精準地識別潛在詐欺行為。實務上，我們可以利用 Jaro-Winkler 等相似度演算法進行實體解析，再透過 GSQL 查詢語言萃取關鍵特徵，最後以 TigerGraph ML Workbench 等工具建立 GNN 模型，有效提升詐欺偵測的準確性和效率。

圖形化實體解析中的相似度匹配與合併策略

前言

在實體解析的過程中，如何有效地識別和合併相似實體是一個重要的技術挑戰。本文將探討在圖形化資料函式庫中，如何利用Jaro-Winkler相似度演算法來評估實體之間的相似程度，並進一步最佳化實體合併的策略。

圖形化實體解析的基本概念

實體解析（Entity Resolution）是指在資料函式庫中識別和合併代表相同真實世界實體的多個記錄或資料節點的過程。在圖形化資料函式庫中，這通常涉及到建立節點之間的連線邊（如Same_As邊）來表示不同節點實際上代表相同的實體。

Jaro-Winkler相似度演算法

Jaro-Winkler相似度演算法是一種用於衡量兩個字串之間相似程度的度量方法。它根據Jaro距離，並對共同字首的字串給予額外的權重。該演算法的計算公式如下：

[ Jaro(s1, s2) = \frac{1}{3} \left( \frac{m}{|s1|} + \frac{m}{|s2|} + \frac{m-t}{m} \right) ]

其中，(m)是兩個字串中匹配字元的數量，(t)是字元轉換的次數。

Jaro-Winkler相似度在Jaro相似度的基礎上，如果兩個字串的字首相同，則給予額外的權重。這使得Jaro-Winkler相似度在處理姓名、地址等具有共同字首的字串時，具有更好的表現。

// 使用GSQL實作Jaro-Winkler相似度計算
FLOAT sim = jaroWinklerDistance(A_addr.id, B_addr.id) * addr_wt;

圖形化實體解析中的相似度匹配

在圖形化實體解析中，相似度匹配是指計算兩個實體節點之間屬性（如姓名、地址）的相似程度。利用Jaro-Winkler相似度演算法，可以有效地評估兩個字串屬性的相似程度。

connected_users = SELECT A
  // 查詢所有連線的使用者，以及每個使用者的地址
  FROM Connected_users:A -(SameAs:e)- User:B,
       User:A -()- Address:A_addr,
       User:B -()- Address:B_addr
  WHERE A.id < B.id // 過濾以避免重複計算(A, B)和(B, A)
  ACCUM @@addr_match += 1,
  // 如果地址不相同，則計算Jaro-Winkler相似度 * 權重
  IF do_address AND A_addr.val != B_addr.val THEN
    FLOAT sim = jaroWinklerDistance(A_addr.id, B_addr.id) * addr_wt,
    @@sim_score += (A -> (B -> sim)),
    @@string_pairs += String_pair(A_addr.id, B_addr.id),
    IF sim != 0 THEN @@addr_update += 1 END
  END

內容解密：

1. 查詢邏輯：使用GSQL查詢語言，查詢所有透過SameAs邊連線的使用者節點，並檢索相關的地址屬性。
2. 相似度計算：對於具有不同地址的使用者對，計算其地址的Jaro-Winkler相似度，並乘以地址屬性的權重。
3. 結果累積：將計算出的相似度分數累積到@@sim_score中，並記錄相關的字串對以供後續分析。
4. 更新計數：如果相似度不為0，則更新@@addr_update計數器。

合併相似實體

在計算出實體之間的相似度後，需要根據一定的閾值或策略決定是否合併這些實體。簡單的策略是，如果兩個實體之間的相似度分數超過某個閾值，則合併它們。

圖表翻譯：

此圖示展示了在實體解析過程中，根據相似度匹配結果合併實體的流程。首先，透過計算實體屬性（如姓名、地址）的相似度，建立實體之間的連線邊。然後，根據設定的閾值或策略，決定是否合併具有高相似度的實體。最終，合併後的實體代表了真實世界中的同一物件，從而提高了資料的一致性和準確性。

1. 最佳化相似度演算法：探索更先進的相似度演算法，以提高實體解析的準確性。
2. 多屬性融合：結合多個屬性的相似度，以更全面地評估實體之間的相似程度。
3. 動態閾值調整：根據實際資料特徵，動態調整合併閾值，以最佳化實體合併的效果。

參考資料

• Jaro-Winkler距離演算法介紹
• 圖形化資料函式庫技術

進一步閱讀

對於實體解析和圖形化資料函式庫技術感興趣的讀者，可以進一步閱讀相關的技術文獻和資料，以更深入地瞭解這些領域的最新發展和應用案例。

  graph LR
    A[開始] --> B[計算實體相似度]
    B --> C{相似度是否超過閾值?}
    C -->|是| D[合併實體]
    C -->|否| E[保持獨立]
    D --> F[更新資料函式庫]
    E --> F
    F --> G[結束]

圖表翻譯： 此圖示描述了實體解析和合併的流程。首先，計算實體之間的相似度。然後，根據相似度是否超過設定的閾值，決定是否合併這些實體。最終，根據合併結果更新資料函式庫，完成實體解析的過程。

強化詐欺偵測：圖形機器學習的應用

詐欺偵測是許多產業中的重要任務，傳統方法依賴專家定義的規則來識別可疑行為。然而，這些方法存在侷限性，無法適應不斷變化的詐欺手段。圖形機器學習提供了一種更先進的方法，能夠利用圖形結構資料的特性來偵測異常或訓練模型識別詐欺行為。

圖形機器學習在詐欺偵測中的優勢

1. 異常偵測：圖形機器學習可以利用圖形結構資料來識別不尋常的模式或行為，這些行為可能未被專家明確標記為詐欺。
2. 特徵增強：透過圖形演算法，可以提取額外的特徵來豐富資料集的特徵向量，從而提高模型的準確性。
3. 圖神經網路（GNN）：GNN 可以直接在圖形結構資料上進行節點預測，例如詐欺預測。

實體解析與圖形演算法的結合

在前一章中，我們探討瞭如何使用圖形演算法進行實體解析。實體解析是識別不同資料來源中代表相同實體的記錄的過程。我們使用了 Jaccard 相似度、加權精確匹配和 Jaro-Winkler 相似度等方法來評估實體之間的相似度。

加權精確匹配與近似匹配

1. 加權精確匹配：為不同的屬性分配不同的權重，以計算兩個實體之間的相似度得分。
2. 近似匹配：使用 Jaro-Winkler 相似度等演算法來比較文字字串之間的相似度。

圖形查詢語言（GSQL）與 ACCUM 子句

GSQL 是一種用於查詢圖形資料的語言，它提供了豐富的功能來表達圖形模式和計算。

1. FROM 子句：用於指定圖形模式或路徑，以選擇資料。
2. ACCUM 子句：用於計算和儲存資訊，例如共同鄰居、累計得分或演化的 ID 值。

詐欺偵測的挑戰與解決方案

詐欺偵測是一個複雜的問題，需要結合領域知識和機器學習技術來解決。圖形機器學習提供了一種強大的工具，能夠利用圖形結構資料的特性來提高詐欺偵測的準確性。

圖形機器學習工作坊（TigerGraph Machine Learning Workbench）

TigerGraph 提供了機器學習工作坊，一個整合的環境，用於佈署和執行圖形機器學習任務。這個工具簡化了圖形資料的預處理、特徵提取和模型訓練過程。

實作範例：使用圖神經網路進行詐欺預測

以下是一個使用圖神經網路進行節點預測（詐欺預測）的範例。

步驟 1：資料準備

準備圖形資料，包括節點特徵和邊緣資訊。

-- 初始化使用者資料
CREATE QUERY initialize_users()

步驟 2：特徵提取

使用圖形演算法提取額外的特徵，例如共同鄰居、PageRank 值等。

-- 計算相似度
CREATE QUERY score_similar_attributes()

步驟 3：模型訓練

使用圖神經網路進行節點預測。

# 使用 PyTorch Geometric 進行 GNN 模型訓練
import torch
from torch_geometric.data import Data
from torch_geometric.nn import GCNConv

class GNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(GNN, self).__init__()
        self.conv1 = GCNConv(10, 16)
        self.conv2 = GCNConv(16, 7)

    def forward(self, data):
        x, edge_index = data.x, data.edge_index

        x = torch.relu(self.conv1(x, edge_index))
        x = self.conv2(x, edge_index)
        return x

步驟 4：模型評估

評估模型的準確性，並與傳統方法進行比較。

# 模型評估
accuracy = evaluate(model, test_data)
print(f"Model Accuracy: {accuracy:.4f}")

隨著圖形機器學習技術的不斷發展，我們可以期待在更多領域看到其應用。未來的研究方向包括：

1. 更有效的圖形神經網路架構：設計更有效的 GNN 架構，以提高模型的準確性和效率。
2. 多圖形資料整合：研究如何整合多個圖形資料來源，以提高模型的泛化能力。
3. 可解釋性研究：提高圖形機器學習模型的可解釋性，以增強模型的透明度和信任度。

透過不斷的研究和實踐，我們可以進一步發揮圖形機器學習的潛力，為各個領域帶來更多的創新和價值。

內容解密：

上述範例展示瞭如何使用圖形機器學習來進行詐欺偵測。我們首先介紹了圖形機器學習的優勢，包括異常偵測和特徵增強。然後，我們提供了實作範例，展示瞭如何使用圖神經網路進行節點預測。最後，我們總結了本章節的內容，並展望了未來的研究方向。

圖形機器學習的挑戰

儘管圖形機器學習具有許多優勢，但它也面臨著一些挑戰。

1. 資料品質：圖形資料的品質直接影響模型的效能。資料中的雜訊或錯誤可能會導致模型效能下降。
2. 模型複雜度：圖形機器學習模型通常比傳統機器學習模型更複雜，需要更多的計算資源和訓練時間。
3. 可解釋性：圖形機器學習模型的可解釋性通常較差，需要更多的研究來提高模型的透明度。

解決方案

為了應對這些挑戰，我們可以採取以下措施：

1. 資料預處理：進行充分的資料預處理，以提高資料品質。
2. 模型最佳化：最佳化模型架構和超引數，以提高模型的效能和效率。
3. 可解釋性研究：進行可解釋性研究，以提高模型的透明度和信任度。

透過這些措施，我們可以更好地應對圖形機器學習的挑戰，並充分發揮其潛力。

內容解密：

本文介紹了圖形機器學習面臨的挑戰，包括資料品質、模型複雜度和可解釋性。我們提出了相應的解決方案，包括資料預處理、模型最佳化和可解釋性研究。這些措施可以幫助我們更好地應對圖形機器學習的挑戰。

圖示：圖形機器學習流程

  graph LR
    A[資料準備] --> B[特徵提取]
    B --> C[模型訓練]
    C --> D[模型評估]
    D --> E[模型佈署]

圖表翻譯： 此圖示展示了圖形機器學習的典型流程，包括資料準備、特徵提取、模型訓練、模型評估和模型佈署。每個步驟都至關重要，共同構成了完整的圖形機器學習流程。

內容解密：

上述圖示展示了圖形機器學習的流程，包括資料準備、特徵提取、模型訓練、模型評估和模型佈署。每個步驟都非常重要，需要仔細執行以確保模型的效能。

強化詐欺偵測：圖形分析與機器學習的結合應用

在現今的數位時代，詐欺已成為各大產業共同面臨的一大挑戰。無論是金融機構、保險公司、醫療機構還是政府部門，都需要面對日益猖獗的詐欺行為。根據 LexisNexis 的研究，每一美元的詐欺損失，美國電子商務和零售業的企業就必須承擔高達 3.75 美元的成本，這相較於 2019 年增加了 19.8%。這些詐欺成本主要源自於身份詐欺所導致的詐欺交易。

詐欺偵測的挑戰

隨著數位交易的普及，尤其是 COVID-19 疫情期間，越來越多消費者轉向線上交易，這也為詐欺者提供了更多可乘之機。加密貨幣的興起，更是讓詐欺者有了新的操作空間。2021 年，加密貨幣相關的犯罪金額高達 140 億美元，相較於 2020 年增加了 79%。

解決方案：利用圖形關係建立更聰明的模型

要有效偵測詐欺行為，關鍵在於收集並連線各方資訊，觀察它們之間的關聯。例如，當我們發現某些帳戶在短時間內進行大量資金轉移時，統計上來說，這種行為有一定的比例是與詐欺相關的。但如果這些帳戶與被制裁的實體有關聯，那麼發生詐欺的可能性就會大大增加。

圖形分析的優勢

圖形是一種非常適合用來發現這些關係和模式的工具。透過圖形分析，我們可以將不同的資料集進行連線，從而獲得更全面的洞察。相較於傳統的機器學習方法僅能分析向量或矩陣，圖形分析能夠捕捉到更深層的關係，從而豐富我們的訓練資料，進而建立更準確的機器學習模型。

使用 TigerGraph 機器學習工作平台

在本實作範例中，我們將使用 TigerGraph 機器學習工作平台（ML Workbench）來自動提取圖形特徵，以豐富我們的訓練資料，並執行圖形神經網路（GNN）。

設定 ML Workbench

首先，我們需要在 TigerGraph Cloud 服務上取得 ML Workbench 的例項，然後將其連線到資料函式庫例項。

1. 建立 TigerGraph Cloud ML Bundle：最簡單的方式是佈署 TigerGraph Cloud ML Bundle，這將使 ML Workbench 成為 TigerGraph Cloud 資料函式庫例項可用的工具之一。需要注意的是，使用 ML Bundle 需要設定付款資訊。

   # 以下為範例程式碼，用於示範如何使用 TigerGraph 的 Python 函式庫 pyTigerGraph
   import pyTigerGraph as tg
   
   # 連線到 TigerGraph 資料函式庫
   conn = tg.TigerGraphConnection(
       host="https://your-graph-host.com",
       graphname="your_graph_name",
       username="your_username",
       password="your_password"
   )
   

   內容解密：

   上述程式碼展示瞭如何使用 pyTigerGraph 函式庫連線到 TigerGraph 資料函式庫。其中，我們需要提供主機網址、圖形名稱、使用者名稱和密碼。連線成功後，我們就可以使用該連線進行後續的圖形查詢和分析操作。

圖形神經網路（GNN）在詐欺偵測中的應用

圖形神經網路是一種能夠直接在圖形結構資料上進行學習的深度學習模型。相較於傳統的神經網路，GNN 能夠更好地捕捉實體之間的複雜關係。在詐欺偵測中，GNN 可以用來分析帳戶、交易等實體之間的關聯，從而識別出潛在的詐欺行為。

# 以下為範例程式碼，用於示範如何使用 GNN 進行詐欺偵測
from pyTigerGraph.gnn import GNN

# 初始化 GNN 模型
gnn_model = GNN(conn, num_layers=2, hidden_dim=128)

# 訓練 GNN 模型
gnn_model.train(
    node_type="Account",
    edge_type="Transaction",
    target="is_fraudulent",
    num_epochs=100
)

內容解密：

上述程式碼展示瞭如何使用 TigerGraph 的 GNN 實作進行詐欺偵測。首先，我們初始化了一個具有 2 層隱藏層的 GNN 模型，並指定了節點型別、邊緣型別和預測目標。接著，我們對模型進行訓練，訓練過程中，模型會學習如何根據帳戶之間的關聯來預測詐欺行為。

隨著數位交易的不斷增長和詐欺手段的日益翻新，詐欺偵測技術也需要不斷進化。未來，我們可以期待看到更多根據圖形分析和機器學習的創新解決方案，以應對這一挑戰。同時，如何更好地保護使用者隱私和資料安全，也將是未來詐欺偵測技術發展的重要方向。

  graph LR
    A[開始] --> B[資料收集]
    B --> C[圖形分析]
    C --> D[機器學習模型訓練]
    D --> E[詐欺偵測]
    E --> F[結果評估]
    F -->|是|> G[模型最佳化]
    F -->|否|> H[結束]
    G --> D

圖表翻譯： 此圖示展示了詐欺偵測的流程。首先，從資料收集開始，接著進行圖形分析，然後訓練機器學習模型進行詐欺偵測。偵測結果會被評估，如果結果不理想，則會進行模型最佳化，然後再次訓練模型，直到獲得滿意的結果為止。