在线游戏中的半监督异常交易群体检测

课题背景

交易是游戏世界中普遍存在的行为，大量玩家之间的交易行为能够形成一个客观存在的图网络结构，即交易网络。目前，游戏工作室通过大量游戏账号在游戏中转移、出售游戏资产来谋取巨额利益，因此异常交易检测是游戏中一个非常重要的反外挂手段。

游戏中的异常交易通常为有组织、有规模的群体行为，因此简单地通过节点分类来检测单个玩家的异常交易应用价值不大。在实际业务中，我们更希望能够进行群体检测，找出具有一定规模的异常交易疑似群体，如图1所示。此外，真实数据环境中的异常交易标记成本且严重依赖专家经验，因此只能够提供有限的已知群体的标记，对于潜在的未知群体，我们无法确认其是否是正样本或者是负样本。

综上，基于半监督的异常交易群体检测是一个实际可行的解决方案，具有较高的研究和应用价值。

图1：在线游戏中的半监督异常交易群体检测

问题定义

给定一个具有较大规模的交易网络和部分已知异常交易群体标记，输出交易网络G中疑似的异常交易群体集合。

问题挑战

相比于一般的有监督图节点分类问题，该问题的挑战为：

• 希望能够进行群体检测，找出具有一定规模的异常交易疑似群体

• 给定的标记数据中，只包含部分已知的群体标记，对于未知群体而言，无法确认其是正样本还是负样本

评价指标

可以参考常用的分类任务指标进行评估：

• AUC

• F1-score

• 精确率：precision

• 召回率：recall

数据集描述

数据集包含交易网络数据，具体描述如下所示：

• 交易网络数据

字段	类型	描述
ts	bigint	时间戳
type	bigint	交易类型，例如摆摊交易、当面交易等
role_id_src	string	玩家ID（发起方）
role_id_dst	string	玩家ID（接受方）
item_src	string	交易商品（发起方），格式：[(商品1, 数量1), (商品2, 数量2), ...]
item_dst	string	交易商品（接受方），格式：[(商品1, 数量1), (商品2, 数量2), ...]
amt_src	bigint	交易金额（发起方）
amt_dst	bigint	交易金额（接受方）

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