论文摘要
在线信任匮乏已经成为阻碍网上拍卖快速、健康发展的重要因素。各大C2C网站对于用户信誉的评价存在一定缺陷,因而导致C2C网站的信任危机。本选题是“网上交易反诈骗项目”的子课题,研究的主要内容是设计并实现一个高性能、可配置的专用爬虫,最终爬虫需要可以持续稳定的运行,将海量的交易数据从国内三个主要C2C交易网站的网页中抓取下来,并按统一格式要求存入数据库中,为进一步的机器学习和分析提供基础。本课题是在.NET和C#平台上进行分析设计的,特别是C#内置的HTTP访问和多线程的能力对于网络数据获取程序非常关键。课题研究采用无监督的学习模式,将从海量数据中依据神经网络和SVM等自激励算法发现诈骗者的分类依据。网络数据获取的爬虫已持续运行近千小时,抓取两百多万次完整交易记录,达到了预期设计目标。
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