メルカリがデータ解析で不正取引検出の研究実施、高精度で不正取引と一般ユーザー分類

ネットワーク科学の会議で公表、テキストや画像の情報を使わなくても不正ユーザー抽出

フリーマーケットアプリを運営するメルカリは、「ネットワーク解析」と呼ばれるデータ解析方法で不正取引検出の研究を行い、その成果をネットワーク科学の主要な国際会議「NetSci 2019」(5月下旬・米国バーリントン)で公表した、と6月24日発表した。半年の分析によって不正取引ユーザーか一般ユーザーか高い精度で分類できた。

英国ブリストル大学の増田直紀・上級講師、東北大学大学院生の小舘俊さんと共同で研究した。不正取引をしているユーザーの回りのネットワーク(取引関係)は、通常の取引を行っているユーザーと異なる場合が多いという仮説を立てた。個々のユーザーの回りのネットワークから12個の特徴量を計算し、これらに基づいて機械学習した。

 

 

 

その結果、ネットワーク上でユーザーに隣接する相手ユーザーとの平均取引回数をはじめいくつかの特徴量は、一般ユーザーと不正取引ユーザーで値が異なる傾向があり、不正取引ユーザーの検出に有効なことが分かった。テキストや画像の情報を使用しなくても不正取引ユーザーが抽出できる。今後、今回の研究成果をサービスに生かす。

 

 

 

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