FDHelper：通过交互式特征选择和评估辅助无监督欺诈检测专家

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在线欺诈是现代互联网众所周知的阴暗面。无监督的欺诈检测算法被广泛用于解决这个问题。然而，选择特征、调整超参数、评估算法以及消除误报都需要人类专家的参与。在这项工作中，我们基于对黑市机制和欺诈检测算法的深入了解，设计并实现了一个端到端的交互式可视化系统FDHelper。我们根据欺诈检测算法专家和领域专家的经验确定了一个工作流程。使用嵌入基于熵的距离度量ColDis的多粒度三层可视化地图，分析师可以交互式地选择不同的特征集，优化欺诈检测算法，调整参数并在接近实时的情况下评估检测结果。我们通过两个案例研究、与领域专家和算法专家的访谈以及一项有八名首次使用的最终用户参与的用户研究，证明了FDHelper的有效性和重要性。