UGFraud 开源项目安装与使用指南
2024-09-11 22:59:25作者:伍希望
项目概述
UGFraud 是一个基于无监督图方法的欺诈检测工具箱,专注于通过先进的图算法来识别潜在的欺诈行为。它适用于二分图环境(如用户-产品图),能够评估节点(如用户或商品)的可疑程度。该项目遵循Apache软件许可协议,支持Python 3.6及以上版本。
项目目录结构及介绍
下面是UGFraud项目的基本目录结构及其主要组成部分:
UGFraud/
├── UGFraud/
│ ├── Detector/ # 包含各种欺诈检测算法实现
│ │ └── GANG.py # 示例:图神经网络相关检测模型
│ ├── Demo/ # 示例代码和演示数据的存放位置
│ │ └── eval_fBox.py # 可以运行的示例脚本,用于执行fBox算法
│ ├── __init__.py # Python包初始化文件
│ └── ...
├── README.md # 项目说明文档
├── setup.py # 安装脚本,用于将项目作为Python库安装
├── requirements.txt # 项目依赖列表(假设存在,虽然在提供的参考资料中未明确指出)
└── ... # 其他可能的文档或配置文件
目录结构简介:
- Detector: 包含了所有核心的欺诈检测算法模块。
- Demo: 提供了一些实例代码,便于用户快速上手和测试算法。
- setup.py: 用于安装项目到本地Python环境的关键文件。
- README.md: 项目的简介和快速入门指导。
项目的启动文件介绍
项目的主要启动不是通过单一的“启动文件”,而是通过运行位于Demo
目录下的具体示例脚本来进行。例如,如果你想运行fBox算法,你需要执行的是eval_fBox.py
这个脚本。启动流程通常包括以下步骤:
-
确保已克隆项目到本地:
git clone https://github.com/safe-graph/UGFraud.git
-
进入项目根目录并安装项目作为可导入的库:
cd UGFraud python setup.py install
-
运行示范脚本:
python Demo/eval_fBox.py
项目的配置文件介绍
依据提供的资料,UGFraud项目并没有直接提到一个特定的“配置文件”。配置通常是通过修改示例脚本中的参数或者设置环境变量来完成的。例如,在使用某个特定算法时,你可能需要在对应的示例脚本中调整输入数据路径、选择不同的模型参数等。这意味着配置是分布式的,并嵌入到各个使用场景或脚本内部。
注意事项
- 实际操作前,请检查是否有
requirements.txt
来安装必要的第三方库。 - 对于完整数据集的获取,需通过邮件联系bdscsafegraph@gmail.com,以获得Yelp Spam Review Dataset的全部元数据。
此文档提供了一个基本框架和指引,实际应用时,请参考项目最新的GitHub页面以及文档更新,以获取最准确的信息。
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