它如何帮助您发现欺诈？

如果您经营在线业务，了解平台上的不同帐户如何链接在一起非常重要。 无论您的企业是社交媒体平台、在线约会网站、市场还是其他平台，这张图片越清晰，您就越有可能检测到可疑行为并潜在地识别（并阻止或防止）洗钱实例，身份盗用、欺诈或其他犯罪。 但究竟如何才能开始发展这种理解呢？ 过去，识别帐户之间的链接是一个费时费力的过程，需要您手动检查帐户详细信息以发现潜在的相似之处。由于这种手动性质，它也很容易出错。 如今，图形数据库基础设施的进步使得通过链接分析更快、更轻松地识别潜在链接成为可能。 下面，我们定义链接分析，介绍其工作原理，并解释如何使用它来识别平台上帐户之间的可疑链接。 但在讨论之前，我们首先需要谈谈图数据库。 什么是图数据库？ 图数据库，也称为图网络或语义数据库，是一种专门设计用于帮助用户识别和理解不同数据点之间存在的关系的数据库。 图数据库由五个关键部分组成： 数据：与所有数据库一样，图数据库首先是数据存储。

这些数据几乎可以采取

任何形式；这仅仅取决于企业从用户那里收集哪些数据。个人数据、支付数据、业务数据和用户活动都可以考虑。理想情况下，图数据库应该能够摄取尽可能多的数据，以最大限度地提高发现欺诈的机会。 节点：节点表示数据中找到的实体或对象，例如帐户、用户、位置、业务等。节点通常在视觉上被描绘为圆圈。 标签：标签只是描述节点的一种方式。标签可以  波斯尼亚和黑塞哥维那 WhatsApp 号码列表 将相似的节点分组在一起，以便可以理解它们之间的任何关系。例如，单个图形数据库可能包括代表人和企业的节点。标签可以区分这两种类型的节点。 属性：属性是关于特定节点的一段数据。例如，社交网络可能使用属性来描述用户的姓名、性别、位置和联系信息。 边：边是两个或多个节点之间存在的关系。这些关系可以采用多种不同的形式，具体取决于存储的有关每个节点的数据。边通常被描述为连接节点的直线。 图数据库通常被设计为可视化的。这意味着当用户运行查询时，该查询的输出将以图表的形式出现，这样就可以很容易地可视化不同数据片段之间的相互关系。

考虑到这一点图数据库

通常看起来像这样： 相比之下，传统数据库将数据存储在表中。这些表在存储和检索大量信息方面非常有效，但不容易用于确定数据片段之间的关系。 归根结底，节点、标签、属性和边的存在使得链接分析成为可能。 什么是链接分 析？ 链接分析是一种数据科学技术，用于识别、评估和理解网络或图形数据库中的不同节点如何相互连接。换句话说，它是识别数据  文本服务 中实体之间存在的 链接或关系的过程。 链接分析有三个主要目的。它可用于： 寻找已知模式：网络建立后，网络内实体之间的链接往往会陷入已知模式。如果您知道某个模式是什么样子，则 查找异常：由于网络关系往往遵循模式，因此您还可以使用链接分析来识别数据中的异常或违反已知模式的情况。