【摘要】 电子商务网络中基于行为收益模式的共谋团体识别方法涉及一种网络中共谋团体的识别方法，该方案通过分析用户在进行共谋时的最终目的是为获得金钱利益。如果团体共谋进行欺骗，其欺骗对象为团体外部用户，所以团体成员用户之间的交易较大，而对外部交易很少，否则团体交易收益将减少，欺骗成本将增加。本发明通过改进相似度方法，检测用户所获取信誉集中于某个用户或团体，而金钱收益却不集中在该团体来检测电子商务用户是否存在共谋。该发明通过直接限制欺骗收益，提高欺骗成本限制共谋。其识别方法更符合经济学博弈原理，更接近共谋团体形成的本质原因，可以有效的对电子商务中共谋团体进行识别，减少电子商务中的风险。 【专利类型】发明申请 【申请人】中国矿业大学 【申请人类型】学校 【申请人地址】221116 江苏省徐州市南三环路中国矿业大学科技处 【申请人地区】中国 【申请人城市】徐州市 【申请人区县】铜山区 【申请号】CN201010574275.8 【申请日】2010-12-06 【申请年份】2010 【公开公告号】CN102004999A 【公开公告日】2011-04-06 【公开公告年份】2011 【IPC分类号】G06Q30/00; G06F21/00; G06F21/55 【发明人】鲍宇; 赵亮 【主权项内容】一种电子商务网络中基于行为收益模式识别的共谋团体识别方法，其特征在于该识别方法包括如下步骤：1)对于每一个新加入的用户，电子商务平台为用户建立信任管理数据库；2)用户在进行交易之前，用户获取所要交易敌手即卖家的的评价记录与提供相关评价的用户集合；3)根据提供相关评价的用户数目进行挑选，如果用户数目较多，则利用分布式任务分解，选择用户子集，压缩异常判定的用户规模；4)对每一个选择出的用户子集根据记录进行分析是否有交易记录行为异常，利用异常判定公式进行判定是否存在异常的用户；5)如果子集中存在足够的用户数目满足异常判定公式，则认为该提供评价的用户集合有可能存在共谋欺骗，开始启动共谋欺骗检测程序；6)启动共谋检测过程，将所有提供相关评价的用户历史评价信息数据进行收集，根据用户数据，使用异常判定方法对所有用户进行判定，将满足异常条件的用户进行共谋聚类，组成新的集合；然后利用基于行为收益模式识别的共谋团体识别方法进行团体判定，即用受益集中或相似进行衡量；如果存在可能共谋的用户集合受益人的集中程度大于阈值，则判定该用户集合为共谋团体；7)将检测结果反馈给用户，由用户根据风险判定是否进行交易。 【当前权利人】中国矿业大学 【当前专利权人地址】江苏省徐州市南三环路中国矿业大学科技处 【专利权人类型】公立 【统一社会信用代码】12100000466007570L 【被引证次数】21 【被他引次数】21.0 【家族被引证次数】21

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