Geschäftskontext
Eine Bank möchte verdächtige Transaktionsnetzwerke identifizieren. Das Ziel ist es, Gruppen von Konten zu finden, die untereinander häufig Geld transferieren, aber nur wenige Verbindungen nach außen haben (typisches Verhalten bei Layering in der Geldwäsche). Wir verwenden den Louvain-Algorithmus, um diese dicht verbundenen Gruppen zu isolieren.
Datenaufbereitung
Erstellung einer Transaktionsliste zwischen Konten. Einige Konten bilden einen geschlossenen Kreis (Ring).
Kopiert!
| 1 | DATA mycas.transaktionen; |
| 2 | INPUT von_konto $ an_konto $ betrag; |
| 3 | DATALINES; |
| 4 | K01 K02 500 |
| 5 | K02 K03 450 |
| 6 | K03 K01 400 |
| 7 | K04 K05 100 |
| 8 | K05 K06 120 |
| 9 | K06 K04 110 |
| 10 | K01 K07 50 |
| 11 | K08 K09 1000 |
| 12 | ; |
| 13 | RUN; |
Étapes de réalisation
1
Laden des Network-Aktionssets und Ausführung der Community-Erkennung im gerichteten Modus (Geldflussrichtung ist wichtig).
Kopiert!
| 1 | PROC CAS; |
| 2 | LOADACTIONSET "network"; |
| 3 | ACTION network.community RESULT=r STATUS=s / |
| 4 | direction="DIRECTED" |
| 5 | links={name="transaktionen", from="von_konto", to="an_konto"} |
| 6 | outNodes={name="konten_gruppen", replace=true} |
| 7 | outCommLinks={name="gruppen_verbindungen", replace=true}; |
| 8 | RUN; |
2
Anzeige der Ergebnisse zur Identifizierung isolierter Gruppen.
Kopiert!
| 1 | fetch / TABLE={name="konten_gruppen"} sortBy={"community", "node"}; |
| 2 | |
| 3 | RUN; |
| 4 | QUIT; |
| 5 |
Erwartetes Ergebnis
Die Aktion identifiziert erfolgreich mindestens zwei Hauptgemeinschaften: Den Ring K01-K03 und den Ring K04-K06. K07 wird möglicherweise einer dieser Gruppen zugeordnet oder bildet eine eigene, abhängig von der Modularität.