支付欺诈网络特征数据集PaysimDataSetwithNetworkFeatures-harinip
数据来源：互联网公开数据
标签：支付欺诈，网络分析，数据集，金融安全，机器学习，异常检测，时间序列，数据挖掘
数据概述： 该数据集包含来自支付系统的模拟数据，记录了支付交易及其相关的网络特征，特别关注于支付欺诈的检测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从模拟的起始日期到结束日期，具体时间跨度未明确说明。
地理范围：数据覆盖了全球范围内的支付交易，模拟了不同地区和国家的交易场景。
数据维度：数据集包括交易ID、交易类型、交易金额、余额变更、账户信息、时间步长、网络特征（如交易关联性、频率等）等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于模拟支付系统的公开数据集，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于金融安全、支付欺诈检测、机器学习及数据挖掘等领域的研究和应用，特别是在异常检测、网络分析及欺诈识别等技术任务中具有重要价值。
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：适用于支付欺诈检测、金融安全及网络分析等学术研究，如交易模式识别、欺诈行为预测等。
行业应用：可以为金融机构、支付企业提供数据支持，特别是在支付欺诈预防、风险控制及安全监控方面。
决策支持：支持金融风险管理与安全策略优化，帮助金融机构制定更有效的反欺诈措施。
教育和培训：作为金融安全、数据科学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支付欺诈检测、网络分析及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索支付交易中的欺诈行为特征与规律，帮助用户实现准确的欺诈检测，优化风险管理和安全策略，提高支付系统的安全性。
