图神经网络在 12306 黑产用户挖掘的研究

来源：计算机技术与发展杂志2022年第07期北京时间：

作者：郝晓培;朱建生;单杏花

摘要：随着铁路信息化技术的高速发展以及铁路互联网售票系统的不断优化完善,12306 已成为铁路客运主要的售票渠道,为旅客的出行带来了极大的便利,然而节假日部分线路供需仍存在巨大缺口,铁路客票销售市场存在巨大的牟利空间,从而也面临着网络黑色产业链的威胁。 针对当前铁路 12306 互联网售票系统存在黑产用户抢票,倒票,囤票等问题,提出了兼顾旅客社会关系以及个体特征的黑产用户识别模型。 首先基于旅客的历史购票及出行行为,从时间、空间等维度构建旅客个体特征,然后基于旅客的出行关系以及购票关系构建旅客社交网络,通过频率反映旅客社交关系强度,最后,采用图神经网络将节点个体特征以及邻居节点的特征信息线性表示为低维稠密的向量空间,将其最终旅客特征向量输入无核二次曲面支持向量机进行黑产用户识别。 实验表明,综合考虑旅客社交关系以及旅客个体特征的黑产用户识别模型相对于只考虑个体特征的模型准确率有了显著的提高。

关键词：黑产用户;个体特征;社交网络;图神经网络;邻居节点;支持向量机