在预处理部分，通过网匹配去掉了匹配到高速等自行车罕至地域的轨迹、与道几乎垂直的、偏离道过远的轨迹，同时因为违章停车对正向和反向骑行的自行车影响程度不同，因此将轨迹按其行进方向分开，用不同的模型分别刻画。
在检测部分，主要强调三点考量：1. 不区分不同模式的违章停车，将其全部视为一类。将其多样性内化。2. 不检测单条轨迹，而是把不同轨迹合在一起进行一次判断，排除可能影响单条轨迹的诸多误差。3. 对每条单独建模，排除不同地区障碍物不同带来的 GPS 误差分布差异。检测模型将深夜的自行车轨迹视为基线数据，然后用 KS 检验判断白天与深夜的样本是否处于同一个分布，输出一个属于同一分布的置信度，然后用真实违停检验数据集确定分类的阈值。
这项研究的已经投入实际应用,能够实时检测整个城市里面什么地方出现了违章停车，不需要派管理员去看就能够自动识别,然后把有限的人力精准地投放到那些违章的段。交管人员从“扫街”式监管，变成针对核心段重点监测，提高了效率，节省了人力，有助于治理违章停车现象。
摘要：图可以直接地表示对象之间的关系，在学术界和产业界取得了广泛关注。但是目前的研究主要集中在同构图和二分图上，然而这些算法却很难应用在实际的场景中。因为在现实世界中，对象类型和关系是多种多样的，数据的数量可能非常大。本文针对“黑产”的特点，提出了一种可伸缩有向异构图上的集体欺诈检测算法。首先将有向异构图分解成一组二分图，然后对每个连通的二分图定义一个度量，该度量融合结构信息和事件概率。通过在分数空间的统计或其他异常检测算法可以得到区分正常和异常的阈值。
上述科研已经为实际应用，我们提出了电子商务场景下的群体欺诈检测的技术解决方案，并成功应用于京东电子商务平台，实现了对集体欺诈的实时检测。在拥有数十亿个节点和边缘的真实数据集上的实验表明，该方法比此前最先进的方法更加精确和快速，可以更有效地打击 “黑产”，网络安全。
对于京东金融而言，参与学术会议不仅是为了与学术界交流学术、展现自身科研实力，而且是为了分享创新，紧密地把学术与应用落地相结合，以的态度，加速科研的应用，为全社会创造更大价值。返回搜狐，查看更多
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