Behavior Language Processing with Graph based Feature Generation for Fraud Detectionin OnlineLending
节点的度描述了与这个信息节点相连的申请节点的个数，也遵循幂律。以公司为例的话就是大规模的公司例如顶尖保险公司和主要的物流公司通常与大量的贷款申请相关联。
全局欺诈传播的传播算法是度相关的，有大的度的节点等比例地传播更多欺诈比起
低度节点。因此，信息节点的枢纽将会暴漏在大量的欺诈中，从而引起误报。
Graph Fraud Feature Extraction
在本节中讨论如何以网络分析为基础提取申请节点风险相关的特征。主要有三种主
要的技术。
Local Metrics:测量应用程序节点周围n阶邻域的特征.给出申请节点的自我网络，有许多图度量来评估本地网络结构，例如degree、quadrangle、density.特征是从三个不同的角度来提取的：基本统计、标签依赖、边强度的权重，看table2中的特征集。
– Degree Related Features ：在二分图中，一阶邻居是信息节点，邻居大小衡量与申请相关的不同信息；二阶邻居是与目标申请节点分享相同信息的申请者。
– Quadrangles : 二分图中的四边形是由两个不同的信息节点连接两个应用节点的子图.quadrangle研究的是两个申请者之间的连接强度。
– Local Cluster Coefcient：另一个衡量网络局部密度的邻居度量叫做聚类系数。Density metric是用子图的连通性比上一个完全图的期望连通性。
Global Metrics:给出一个有历史标记欺诈申请节点的网络，我们怎么用这个知识去推断未标记申请节点的初步欺诈概率。利用个性化页面排序算法将欺诈行为从标记的欺诈应用节点传播到信息节点，然后对未标记的应用节点按比例对关系强度进行加权，同时对过去欺诈行为的权重进行衰减。未标记节点的初步欺诈概率叫做fraud score.这个metric在Gotach framework中证明是有效的。
Mismatch Defined By Human Expertise ：在风险管理中，寻找不匹配的线索是一个检测欺诈行为的有效方法。有两方面的不匹配，一个是由不同渠道搜集的信息引起的，Jaccard距离用于数学上量化来自不同数据源的给定信息类型的相似性（两个子图的相似性）。另一种可能导致不匹配的方式是，个人信息与网络的其他部分发生冲突。
总计上，数以百计的图特征从二分图中提取出来，信息值（IV）被用于评估特征的有效性。最好的特性在
table4如下，FraudScore衡量申请如何被网络的其余部分影响，高FraudScore是一个很强的欺诈相关的指标。
4.FRAUD PREDICTION MODEL RESULT
提取具有成熟贷款表现的9个月历史申请者(大约1350万申请)，得到一个包含1亿个节点和1.5亿个边的二分
图。从第7到第9个月的申请被取样用于欺诈预测建模（75%用于训练，25%用于测试）。由于网络是动态的，训练数据中每个申请的图特征是基于过去6个月的图快照，这样每个申请都有相同的观察时间窗。然后使用BLP特征提取模块中的特征适配器自动提取单个特征。在采用BLP解决方案之前，该机构的欺诈检测很大程度上依赖于专家的经验，缺乏有效、系统的方法来控制网络欺诈行为。其他金融机构也无法将行为数据处理成有效的风险信号，即使行为数据已经被收集。在此之前，没有行业标准可以与BLP结果进行比较。由于图分析是BLP的核心组成部分，因此本实验旨在说明为什么图分析能够增强BLP的欺诈检测能力
-BLP_base:基于BLP个体特征组件的集成模型
-BLP_graph:基于组合的BLP特征层，既有个体特征又有图特征。
这两个模型都是用相同的集成模型框架进行训练，LightGBM，来自BLP模型模块的目前最好分类器。
4.Results
Model Performance :结果如下。把AUC作为performace metric。
Model Stability : 除了预测能力之外，稳定性也是有效检测机制的关键因素。有多种方法评估模型稳定性。
1. Preditive ability in out-of-time window dataset
将连续6个月的历史申请插入图数据库。从第13到第15个月的申请被采样作为时间窗口留存集。从测试集到留存集，BLP图的最大KS下降了16%，比起它BLP_base下降了23%，体现了图特征比个体特征更鲁棒。需要注意的
是，在快速变化的市场环境下，BLP模型预测能力的衰退是可以接受的
2.Feature stability:特征稳定性对于模型稳定性是很重要的，在金融风险模型中，Population Stability Index（PSI）通常被用于评估特征分布。在这个实验中，特征PSI是根据训练集和留存集的分布来计算的。所有
图特征的PSI都小于0.05，表明图特征的稳定性。
3. Model transfer ability
将实验中的BLP base模型和BLP图模型应用于另一款网络借贷产品。这两款产品除了针对不同的地理区域外，
都是相似的。通过对第二批贷款产品的Max KS评价，再次证明了BLP图的鲁棒性。
5.CONCLUSION
本文提出了一种结合图论分析的复杂行为语言处理框架来解决网络借贷欺诈问题。
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