JP7083407B2 - 局所性鋭敏型ハッシュおよび局所外れ値因子アルゴリズムを使用して不正取引を検出するためのコンピュータ実施方法 - Google Patents
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Description
PDDはいくつかの実施形態では、特定の期間内に、例えば、その日の最後(午後11時59分)までに注文された場合、製品を含む荷物が、いつユーザの所望の場所に到着するか、または製品がユーザの所望の場所に配送されることを約束される日付かのいずれかの推定値を表すことができる(PDDはFOシステム113に関して以下でさらに説明される)。
Claims (18)
- コンピュータ実装システムであって、
命令を記憶する1つまたは複数のメモリデバイスと、
動作を実施するために前記命令を実行するように構成されている1つまたは複数のプロセッサとを備え、
前記動作は、
ユーザデバイスから、1つまたは複数の不正データ点を検出することを求める要求を受信することと、
データベース内のすべてのデータ点の特徴ベクトルを構築することであって、前記データ点は属性を含む電子取引を表し、前記データベース内のデータ点は自動監査システムによって修正される、特徴ベクトルを構築することと、
前記構築された特徴ベクトルの局所性鋭敏型ハッシュテーブルを構築することであって、各ハッシュテーブルは、独立して計算されている同一のハッシュ値を有するデータ点を含む少なくとも1つのセルを含み、各データ点は同一のセル内の隣接データ点によって表される、前記局所性鋭敏型ハッシュテーブルを構築することと、
各データ点に最良の隣接データ点を割り当てることであって、前記最良の隣接データ点は、構築されたハッシュテーブル内で前記データ点と同じセル内に最も頻繁に配置されている、前記割り当てることと、
各データ点に関連付けられている、前記割り当てられた最良の隣接データ点に対して局所外れ値因子アルゴリズムを適用することによって、各データ点の外れ値スコアを計算することと、
前記計算された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出することと、
を含む、コンピュータ実装システム。 - 局所性鋭敏型ハッシュテーブルを構築することは、
k個のランダムベクトルを生成することであって、前記ベクトルの次元は前記データ点の次元に対応する、前記生成することと、
前記k個のランダムベクトルと前記構築された特徴ベクトルとのドット積を計算することと、
結果が正の場合は前記計算されたドット積の結果に1を割り当て、そうでない場合は結果に0を割り当てることと、
k個のドット積に対して計算されたすべてのビット値を連結することと、
構築されたすべての特徴ベクトルについてドット積を計算する動作を繰り返すことであって、ビット単位の値を割り当て、すべての前記ビット値を連結して、構築されたすべての特徴ベクトルのハッシュ値を計算する、前記繰り返すことと、
前記特徴ベクトルに関連付けられたデータ点を同じハッシュ値によってグループ化し、前記グループ化されたデータ点を1つのセルに配置することによって、局所性鋭敏型ハッシュテーブルを生成することと、
を含み、
前記k個のランダムベクトルを生成するステップ、前記ドット積を計算するステップ、前記ビット単位の値を割り当てるステップ、前記すべてのビット値を連結するステップ、前記動作を繰り返すステップ、および、前記局所性鋭敏型ハッシュテーブルを生成するステップは、固定回数の反復にわたって繰り返し実施され、反復ごとにkはkに1を加算することによって更新される、請求項1に記載のコンピュータ実装システム。 - 外れ値スコアを計算することは、
各データ点と該データ点のすべての隣接データ点との間の平均距離を計算することと、
前記計算された平均距離に基づいて、各データ点の局所到達可能密度を計算することと、
各データ点の前記計算された局所到達可能密度に局所外れ値因子を適用することにより、外れ値スコアを計算することと、
を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装システム。 - 前記計算された外れ値スコアが1に近いことは、一貫性が高いことを示し、不正データ点は、一貫性の低いデータ点によって示される、請求項1に記載のコンピュータ実装システム。
- 前記不正データ点が、不正な支払い、アカウント乗っ取り、転売、および購入者エンティティの不正を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装システム。
- 前記属性は、商業者ID、取引日、平均金額/取引/日、取引金額、取引のタイプ、取引のリスクレベル、および1日の支払拒否平均額を含む、請求項1に記載のコンピュータ実装システム。
- 特徴ベクトルを構築することは、前記データ点の属性を抽出することであって、前記属性は、商業者ID、取引日、平均金額/取引/日、取引金額、取引のタイプ、取引のリスクレベル、および1日の支払拒否平均額を含む、抽出することを含む、請求項1に記載のコンピュータ実装システム。
- 前記抽出された属性が数値にスケーリングされる、請求項7に記載のコンピュータ実装システム。
- 前記特徴ベクトルが多次元である、請求項1に記載のコンピュータ実装システム。
- コンピュータ実施方法であって、
ユーザデバイスから、1つまたは複数の不正データ点を検出することを求める要求を受信することと、
データベース内のすべてのデータ点の特徴ベクトルを構築することであって、前記データ点は属性を含む電子取引を表し、前記データベース内のデータ点は自動監査システムによって修正される、特徴ベクトルを構築することと、
前記構築された特徴ベクトルの局所性鋭敏型ハッシュテーブルを構築することであって、各ハッシュテーブルは、独立して計算されている同一のハッシュ値を有するデータ点を含む少なくとも1つのセルを含み、各データ点は同一のセル内の隣接データ点によって表される、前記局所性鋭敏型ハッシュテーブルを構築することと、
各データ点に最良の隣接データ点を割り当てることであって、前記最良の隣接データ点は、構築されたハッシュテーブル内で前記データ点と同じセル内に最も頻繁に配置されている、前記割り当てることと、
各データ点に関連付けられている、前記割り当てられた最良の隣接データ点に対して局所外れ値因子アルゴリズムを適用することによって、各データ点の外れ値スコアを計算することと、
前記計算された外れ値スコアに基づいて不正データ点を検出することと、
を含む、コンピュータ実施方法。 - 局所性鋭敏型ハッシュテーブルを構築することは、
k個のランダムベクトルを生成することであって、前記ベクトルの次元は前記データ点の次元に対応する、前記生成することと、
前記k個のランダムベクトルと前記構築された特徴ベクトルとのドット積を計算することと、
結果が正の場合は前記計算されたドット積の結果に1を割り当て、そうでない場合は結果に0を割り当てることと、
k個のドット積に対して計算されたすべてのビット値を連結することと、
構築されたすべての特徴ベクトルについてドット積を計算する動作を繰り返すことであって、ビット単位の値を割り当て、すべての前記ビット値を連結して、構築されているすべての特徴ベクトルのハッシュ値を計算する、前記繰り返すことと、
前記特徴ベクトルに関連付けられたデータ点を同じハッシュ値によってグループ化し、前記グループ化されたデータ点を1つのセルに配置することによって、局所性鋭敏型ハッシュテーブルを生成することと、
を含み、
前記k個のランダムベクトルを生成するステップ、前記ドット積を計算するステップ、前記ビット単位の値を割り当てるステップ、前記すべてのビット値を連結するステップ、前記動作を繰り返すステップ、および、前記局所性鋭敏型ハッシュテーブルを生成するステップは、固定回数の反復にわたって繰り返し実施され、反復ごとにkはkに1を加算することによって更新される、請求項10に記載の方法。 - 外れ値スコアを計算することは、
各データ点と該データ点のすべての隣接データ点との間の平均距離を計算することと、
前記計算された平均距離に基づいて、各データ点の局所到達可能密度を計算することと、
各データ点の前記計算された局所到達可能密度に局所外れ値因子を適用することにより、外れ値スコアを計算することと、
を含む、請求項10に記載の方法。 - 前記計算された外れ値スコアが1に近いことは、一貫性が高いことを示し、不正データ点は、一貫性の低いデータ点によって示される、請求項10に記載の方法。
- 前記不正データ点が、不正な支払い、アカウント乗っ取り、転売、および購入者エンティティの不正を含む、請求項10に記載の方法。
- 前記属性は、商業者ID、取引日、平均金額/取引/日、取引金額、取引のタイプ、取引のリスクレベル、および1日の支払拒否平均額を含む、請求項10に記載の方法。
- 特徴ベクトルを構築することは、前記データ点の属性を抽出することであって、前記属性は、商業者ID、取引日、平均金額/取引/日、取引金額、取引のタイプ、取引のリスクレベル、および1日の支払拒否平均額を含む、抽出することを含む、請求項10に記載の方法。
- 前記抽出された属性が数値にスケーリングされる、請求項16に記載の方法。
- 前記特徴ベクトルが多次元である、請求項10に記載の方法。
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