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摘要
随着人们网购频率日益增加,并且由于互联网时代的到来,物流支付链接变得更加完善,在线购物者的数量也大大增加。越来越多的在线购物平台,如淘宝、天猫、京东商城,对在线营销反作弊系统的需求也越来越大。现如今购物平台需要一个防欺诈系统,以过滤出欺诈性商家,为用户提供干净公平的在线购物平台,创建更好的消费通道。本文在对业务场景、常用作弊方法和作弊渠道进行详细分析后,提出了解决方案。该系统的总体设计主要分为四个模块:日志收集,前端实时防控、后端离线过滤和处罚中心。使用Groovy作为用于收集日志的Flume,用于存储和计算日志量的Hadoop平台,用于实时反作弊计算的Esper复杂事件流处理引擎以及处罚规则引擎,分别描述了每个模块的技术实现。我们通过应用相关知识(例如云计算技术,Hadoop Map/Reduce编程框架、数据挖掘、在线分析和数据仓库处理)提供C2C电子商务网站反作弊系统的示例。
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