欺诈检测图数据分析集GraphFraudDetectionDataset-abhishekhiremath02
数据来源：互联网公开数据
标签：图数据，欺诈检测，数据集，网络分析，机器学习，社交网络，金融安全，异常检测
数据概述： 该数据集专注于图数据分析，记录了包含潜在欺诈行为的网络结构化数据。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从2018年到2022年。
地理范围：数据覆盖了全球多个金融和社交网络平台。
数据维度：数据集包括节点（如用户、交易）和边（如交易关系、社交连接），涵盖用户属性、交易金额、时间戳、网络拓扑结构等变量。还包括标注信息，标明正常和欺诈行为。
数据格式：数据提供为GraphML或CSV格式，便于进行图数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的金融和社交网络分析报告，已进行匿名化和标准化处理。
该数据集适合用于图数据挖掘、欺诈检测、网络分析及机器学习等领域，特别是在异常行为识别、社交网络分析等任务中具有重要应用价值。
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：适用于图数据分析、欺诈检测及网络异常行为研究，如社交网络中的欺诈模式识别、金融交易中的异常检测等。
行业应用：可以为金融、社交网络及电子商务行业提供数据支持，特别是在反欺诈、用户行为分析和安全监控方面。
决策支持：支持欺诈检测模型的训练和优化，帮助相关领域制定更好的风险控制策略。
教育和培训：作为数据科学、图分析及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解图数据分析和欺诈检测技术。
此数据集特别适合用于探索图数据中的欺诈行为规律与趋势，帮助用户实现精准的欺诈检测，提升金融和社交网络的安全性，优化反欺诈策略。
