Amazon-Fraud (Multi-relational Graph Dataset for Amazon Fraudulent Account Detection)

Amazon-Fraud 是基于 Amazon 评论数据集构建的多关系图数据集，可用于评估基于图的节点分类、欺诈检测和异常检测模型。
数据集统计
# 节点
%欺诈节点（类别=1）
11,944
9.5
关系
# 边
U-P-U
175,608
U-S-U
3,566,479
U-V-U
1,036,737
全部
4,398,392
图构建
亚马逊数据集包括乐器类别下的产品评论。与本文类似，我们将有用投票超过 80% 的用户标记为良性实体，将有用投票少于 20% 的用户标记为欺诈实体。我们在 Amazon-Fraud 数据集上进行欺诈用户检测任务，这是一个二元分类任务。我们将本文中的 25 个手工特征作为 Amazon-Fraud 的原始节点特征。我们将用户作为图中的节点，设计了三种关系： 1）U-P-U：连接至少评论一个相同产品的用户； 2）U-S-V：连接一周内至少有一个相同星级的用户； 3）U-V-U：它连接所有用户中具有前 5% 的相互评论文本相似度（由 TF-IDF 衡量）的用户。
要下载数据集，请访问此 Github 存储库。如有其他问题，请发邮件至 ytongdou(AT)gmail.com 进行咨询。