UGFraud 开源项目安装与使用指南

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：

1. 确保已克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/safe-graph/UGFraud.git
   

2. 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
   

3. 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[e-mail]，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。