图计算与反欺诈

反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据查找与已知欺诈模式匹配的子图。风险评分与建模特征工程：从图数据中提取与欺诈风险相关的特征，如节点的度（客户关联的账户数量、交易对象数量等）、边的权重（交易金额大小、交易频率等）、子图的结构特征（如是欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。

反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据查找与已知欺诈模式匹配的子图。风险评分与建模特征工程：从图数据中提取与欺诈风险相关的特征，如节点的度（客户关联的账户数量、交易对象数量等）、边的权重（交易金额大小、交易频率等）、子图的结构特征（如是欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。

反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据查找与已知欺诈模式匹配的子图。风险评分与建模特征工程：从图数据中提取与欺诈风险相关的特征，如节点的度（客户关联的账户数量、交易对象数量等）、边的权重（交易金额大小、交易频率等）、子图的结构特征（如是欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。

反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据查找与已知欺诈模式匹配的子图。风险评分与建模特征工程：从图数据中提取与欺诈风险相关的特征，如节点的度（客户关联的账户数量、交易对象数量等）、边的权重（交易金额大小、交易频率等）、子图的结构特征（如是欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。

反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据查找与已知欺诈模式匹配的子图。风险评分与建模特征工程：从图数据中提取与欺诈风险相关的特征，如节点的度（客户关联的账户数量、交易对象数量等）、边的权重（交易金额大小、交易频率等）、子图的结构特征（如是欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。

反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据查找与已知欺诈模式匹配的子图。风险评分与建模特征工程：从图数据中提取与欺诈风险相关的特征，如节点的度（客户关联的账户数量、交易对象数量等）、边的权重（交易金额大小、交易频率等）、子图的结构特征（如是欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。

反欺诈图数据解决方案是利用图数据技术来识别和防范欺诈行为的一套综合策略，以下是详细内容：一、数据收集与整合数据源确定内部数据源：包括企业或机构自身的交易系统、客户关系管理系统、账户管理系统等。从这索引。三、图数据分析与建模关联分析实体关联挖掘：通过图遍历算法（如深度优先搜索、广度优先搜索）来挖掘实体之间的潜在关联。交易链路分析：分析资金的流动链路，识别异常的交易路径。模式识别欺诈模式定义：根据查找与已知欺诈模式匹配的子图。风险评分与建模特征工程：从图数据中提取与欺诈风险相关的特征，如节点的度（客户关联的账户数量、交易对象数量等）、边的权重（交易金额大小、交易频率等）、子图的结构特征（如是欺诈案例进行对比，计算反欺诈系统的准确率（正确识别的欺诈案例数/识别为欺诈的案例总数）和召回率（正确识别的欺诈案例数/实际欺诈案例总数），以评估系统对欺诈行为的识别能力。误报率：计算误报率（错误识别为欺诈的案例数/识别为欺诈的案例总数），以衡量系统的准确性，降低因误报导致的不必要的调查成本。模型优化根据评估结果，对图数据分析模型和风险评分模型进行优化。系统性能优化定期对图数据存储和计算系统进行性能评估，优化存储架构和查询算法，以提高系统的实时性和处理能力。

识别出团伙欺诈的蛛丝马迹。即使偶尔发现个别异常行为，也难以将其与整个团伙的欺诈活动联系起来，从而无法做到连根拔起，导致欺诈行为屡禁不止。图数据库：反欺诈的“秘密武器”在传统反欺诈手段陷入困境之时，图节点或边的变化都可能引发连锁反应，从而为反欺诈分析提供丰富的线索。当一笔交易发生时，图数据库可以迅速关联到该交易对应的用户节点、账户节点、设备节点以及与之相关的其他交易节点，通过分析这些节点之间的关系，快速识别出这可能是一笔欺诈交易，及时发出预警，为金融机构和用户挽回损失。图数据库之所以能够在反欺诈领域发挥如此重要的作用，还得益于其高效的查询性能。与传统数据库不同，图数据库采用了独特的索引自由邻接技术找到从一个节点到另一个节点的最短路径或所有可能路径，这对于分析欺诈行为的传播路径和关联关系至关重要。图数据库反欺诈的技术实现与优势数据处理流程图数据库在反欺诈场景中的数据处理流程是一个严谨而有序的过程规则校验，可以快速地对大量数据进行初步筛选，识别出潜在的欺诈行为。图指标分析是通过计算图中的各种指标来评估节点或边的风险程度。这些指标可以包括节点的度（即与该节点相连的边的数量）、节点的中心性、边的

智能反欺诈是指利用人工智能技术和算法来预测、识别和防止各类欺诈行为的一种方法。智能反欺诈系统可以通过分析大量的数据和模式识别来检测潜在的欺诈行为，提高欺诈识别的准确性和效率。智能反欺诈系统通常采用等，进行综合分析和综合判断，提高欺诈识别全面性和准确性。数据联动和共享：将不同机构和平台的欺诈数据进行联动和共享，形成更加全面和有力的反欺诈网络，提高欺诈行为的识别和防范效果。智能反欺诈系统可以应用于各个领域，如金融、电商、保险、电信等，帮助机构和企业降低欺诈风险，保护用户资产和信息安全。以下技术和：数据分析和挖掘：通过对历史数据和用户行为数据进行分析和挖掘，发现异常模式和规律，从而识别潜在的欺诈行为。机器学习和深度学习：通过建立欺诈模型，利用机器学习和深度学习算法对数据进行训练和预测，提高欺诈检测的准确性和自动化程度。实时监测和预警：通过实时监测用户行为和交易数据，及时发现异常情况并进行预警，以防止欺诈行为的发生或扩大。多维度分析：结合不同维度的数据，如身份信息、地理位置、设备指纹

识别出团伙欺诈的蛛丝马迹。即使偶尔发现个别异常行为，也难以将其与整个团伙的欺诈活动联系起来，从而无法做到连根拔起，导致欺诈行为屡禁不止。图数据库：反欺诈的“秘密武器”在传统反欺诈手段陷入困境之时，图节点或边的变化都可能引发连锁反应，从而为反欺诈分析提供丰富的线索。当一笔交易发生时，图数据库可以迅速关联到该交易对应的用户节点、账户节点、设备节点以及与之相关的其他交易节点，通过分析这些节点之间的关系，快速识别出这可能是一笔欺诈交易，及时发出预警，为金融机构和用户挽回损失。图数据库之所以能够在反欺诈领域发挥如此重要的作用，还得益于其高效的查询性能。与传统数据库不同，图数据库采用了独特的索引自由邻接技术找到从一个节点到另一个节点的最短路径或所有可能路径，这对于分析欺诈行为的传播路径和关联关系至关重要。图数据库反欺诈的技术实现与优势数据处理流程图数据库在反欺诈场景中的数据处理流程是一个严谨而有序的过程规则校验，可以快速地对大量数据进行初步筛选，识别出潜在的欺诈行为。图指标分析是通过计算图中的各种指标来评估节点或边的风险程度。这些指标可以包括节点的度（即与该节点相连的边的数量）、节点的中心性、边的

表10.Hyperbase在Zookeeper上的znode节点及作用说明节点分类作用/hyperbase1(zookeeper.znode.parent)Operation节点根节点，包含所有被Hyperbase创建或使用的节点/hyperbase1/hbaseid(zookeeper.znode.clusterId)Operation节点HBaseMaster用UUID标示一个集群。这个clusterId也保存在HDFS上：hdfs:/<namenode>:<port>/hyperbase1/hbase./hyperbase1/rs(zookeeper.znode.rs)Operation节点RegionServer在启动的时候，会创建一个子节点(例如：/hbase/rs/m1.host)，以标示RegionServer的在线状态。HbaseMaster监控这个节点，以获取所有OnlineRegionServer，用于Assignment/Balancing。/hyperbase1/master(zookeeper.znode.master)Operatio...

hbaseSQL的IndexDDL支持创建和删除表的全局索引，包括：创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX删除全局索引：DROPGLOBALINDEX但是，目前Hyperbase不支持使用SQL生成索引，您可以从HyperbaseShell中执行rebuild指令来生成索引，具体请参考《Hyperbase使用手册》。（创建索引前插入的数据没有索引，但是创建索引之后的数据有索引。）下面将具体介绍创建和删除索引的语法。创建全局索引：CREATEGLOBALINDEX语法：为Hyperbase表建全局索引CREATEGLOBALINDEX<index_name>ON<tableName>(<column1><SEGMENTLENGTHlength1>|<<(length1)>①[,<column2><SEGMENTLENGTHlength2>|<(length2)>,...]②);①column1：指根据哪个列建全局索引，可以有多个列，但不可包含首列（因该列映射为RowKey）。②...

JSON配置操作简介表数据VS表的扩展数据索引是Hyperbase的核心功能之一，我们在使用Hyperbase时，常常会为表建各类索引，包括全局索引、局部索引和LOB索引，利用索引中的数据提高查询效率。索引中的数据不属于表数据，但是从表数据而来，和表密不可分，所以我们将表数据和它所有索引中的数据合称为表的扩展数据，也就是说，我们做如下定义：表的扩展数据=表数据＋全局索引数据＋局部索引数据＋LOB索引数据表的元数据VS表的扩展元数据Hyperbase表的元数据包括表名、列族名、DATA_BLOCK_ENCODING、TTL、BLOCKSIZE等等。一张Hyperbase表的各个索引也有自己的元数据，和索引数据一样，索引的元数据和表的关系也十分紧密，所以我们将表的元数据和它所有索引的元数据合称为表的扩展元数据：表的扩展元数据=表的元数据＋全局索引元数据＋局部索引元数据＋LOB索引元数据我们有时也会将表的元数据称为基础元数据或者Base元数据。JSON配置的命令行指令为操作表的扩展数据和扩展元数据服务，Hyperbase提供了扩展的命令行指令：describeInJson、alterUseJ...

通过Manager管理平台，可一键部署Hyperbase。可以在第一次安装TranswarpDataHub集群时安装，也可以向安装好的集群另外安装Hyperbase服务。详细安装步骤及配置项，请参考《TDH安装手册》。安装Hyperbase可以分为以下步骤：软硬件环境检查：检查服务器配置、操作系统、浏览器是否满足要求。安装前配置：配置系统运行过程中所需的文件目录，确保系统运行正常。确认网络配置、Java环境、NTP服务器配置、安全配置、节点访问配置。安装Manager：安装Manager并实现集群管理。安装Hyperbase：您可以通过Manager管理平台安装Hyperbase，并在安装过程中选择所需的HDFS、YARN和Zookeeper等依赖服务以完成部署。产品包上传：在【应用市场】>【产品包】页面上传Hyperbase及相关服务的产品包。服务添加：通过【集群管理】>【添加服务】添加TranswarpHyperbase服务及TranswarpBasic组件（包括HDFS、YARN、Zookeeper、KunDB等）。配置安全：选择安全认证方式，可选简单认证或Kerbe...

为了方便您接下来的安装使用，社区版团队为您准备了视频教程，可以搭配手册内容一起查看：https://transwarp-ce-1253207870.cos.ap-shanghai.myqcloud.com/TDH-CE-2024-5/%E8%A7%86%E9%A2%91/%E5%BC%80%E5%8F%91%E7%89%88StellarDB%E5%AE%89%E8%A3%85%E8%A7%86%E9%A2%912024.5.mp4安装教程在安装启动StellarDB社区开发版容器之前，请务必执行dockerps确保环境当前无其他正在运行的开发版容器，如果有，请及时停止以防止后续端口冲突。请务必确保您的安装环境已经配置好了hostname以及/etc/hosts文件，否则hostname和IP地址将无法映射，最终导致安装失败。具体配置方式详见安装前系统配置改动安装流程步骤一将从官网下载下来的产品包上传至安装环境产品包名称：TDH-Stellardb-Standalone-Community-Transwarp-2024.5-X86_64-final.tar.gz步骤二执行下述命令进行解...

QuarkGateway是连接客户端与QuarkServer服务器的一个中间件，是客户请求QuarkServer服务的总入口，它严格按照用户预定义的配置文件，根据用户的不同需求来提供负载均衡、SQL规则路由、高可用（包括超时转发和宕机转发）、Web运维、Inceptor安全（LDAP,KERBEROS）等各项功能。QuarkGateway可以在多个QuarkServer间平衡业务流量，能够有效地为客户端屏蔽掉集群细节，能将不同的SQL类型路由到不同的QuarkServer，并且解决了QuarkServer超时或宕机后无法执行任务的问题，提高了产品的可用性。QuarkGateway的主要功能包括：负载均衡在这种情景下QuarkGateway可以将特定的业务分担给多个QuarkServer，从而实现多个InceptorServer平衡业务流量的功能，完成此项功能的前提是QuarkServer的TAG属性一致。SQL规则路由QuarkGateway基于特定规则，可将不同类型的SQL路由到不同的QuarkServer。高可用性包括超时转发和宕机转发等，QuarkGateway可将超时或者宕机的...

HyperbaseWeb管理页面主要用于Hyperbase服务的各种数据和信息的查看，下面我们将介绍管理页面的一些简单操作。HMaster管理页面打开HyperbaseActiveMaster管理页面的方法有两种：根据集群的ActiveMaster的IP地址打开:http://master_node_ip:60010。如下图：图25.ActiveMasterWeb页面通过TDH管理页面中Hyperbase服务的HMaster的ServiceLink打开，详细流程如下：TranswarpDataHubWEB管理页面也要根据集群的ActiveMaster的IP地址打开，地址一般是http://master_node_ip:8180。打开对应的Hyperbase服务的Roles页面。如下图：图26.Hyperbase角色页面左上角服务名后的圆点颜色表示集群中的Hyperbase服务的状态，比如当前是绿色的Green（HEALTHY），健康状态。另两种状态是Yellow（WARNING）和Red（DOWN）。通过每个HMaster对应的ServiceLink可以打开HMaster管理页面。如下...

表9.Hyperbase在HDFS中的目录结构简介目录作用有无清理机制or如何清理/hyperbase1根目录/hyperbase1/.tmp临时目录，用于存储临时文件和写入过程中的临时数据。这些临时文件可能包括数据块的临时副本、临时索引文件或其他中间结果文件。写入过程中的临时数据：在hyperbase1中，数据的写入是通过WAL（Write-AheadLog）进行的，WAL用于记录数据变更操作。在写入过程中，hyperbase1会将数据写入到WAL中，同时也会将数据写入到对应的数据文件中。/hyperbase1/.tmp目录用于存储在写入过程中尚未完全写入数据文件的临时数据。这样做是为了确保数据写入的原子性和可靠性。hyperbase1会定期清理/hyperbase1/.tmp目录中的过期临时文件和数据，以避免该目录占用过多的磁盘空间。清理策略可以通过hyperbase1的配置进行调整和设置。/hyperbase1/archive归档目录，用于存储已归档的hyperbase1数据。表数据经过一段时间的存储后，可能会变得不再频繁访问或需要长期保存。为了节省存储空间和提高性能，hyper...

2.1关于社区版您可能想要知道的2.2怎么联系到我们？遇到问题怎么办2.3产品资源汇总

技术支持感谢你使用星环信息科技（上海）股份有限公司的产品和服务。如您在产品使用或服务中有任何技术问题，可以通过以下途径找到我们的技术人员给予解答。email：support@transwarp.io技术支持热线电话：4007-676-098官方网址：http://www.transwarp.cn/论坛支持：http://support.transwarp.cn/意见反馈如果你在系统安装，配置和使用中发现任何产品问题，可以通过以下方式反馈：email：support@transwarp.io感谢你的支持和反馈，我们一直在努力！