【亲测免费】 Open Fraud Detection Kit 项目使用教程

Open Fraud Detection Kit 项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

open-fraud-detection-kit/
├── app.py
├── df_test.csv
├── LICENSE
├── main.py
├── model_columns.pkl
├── README.md
├── requirements.txt
├── s.sh
├── algorithms/
│   ├── Player2Vec_main.py
│   └── ...
├── base_models/
│   └── ...
├── dataset/
│   ├── DBLP4057_GAT_with_idx_tra200_val_800.zip
│   └── YelpChi.zip
├── utils/
│   ├── data_loader.py
│   └── utils.py
└── ...

目录结构介绍

• app.py: 项目的启动文件，用于启动Flask服务器。
• df_test.csv: 测试数据文件。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• main.py: 主程序文件，包含主要的业务逻辑。
• model_columns.pkl: 模型列文件，用于存储模型的列信息。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的Python库列表。
• s.sh: 可能是一个Shell脚本文件，用于项目的某些自动化任务。
• algorithms/: 包含项目中实现的各种算法模型文件。
• base_models/: 包含项目中使用的基础模型文件。
• dataset/: 包含项目所需的数据集文件。
• utils/: 包含项目中使用的工具函数和数据加载函数。

2. 项目的启动文件介绍

app.py

app.py 是项目的启动文件，用于启动Flask服务器。以下是该文件的主要内容和功能介绍：

from flask import Flask, request, jsonify
import pickle
import numpy as np

app = Flask(__name__)

# 加载模型
with open('model_columns.pkl', 'rb') as f:
    model_columns = pickle.load(f)

# 定义预测接口
@app.route('/predict', methods=['GET'])
def predict():
    # 获取请求参数
    data = request.args.get('data')
    # 数据预处理
    input_data = np.array([float(x) for x in data.split(',')]).reshape(1, -1)
    # 模型预测
    prediction = model.predict(input_data)
    # 返回预测结果
    return jsonify({'prediction': prediction.tolist()})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

功能介绍

• Flask服务器启动: app.run(debug=True) 用于启动Flask服务器，debug=True 表示开启调试模式。
• 模型加载: 通过 pickle.load 加载预训练的模型列信息。
• 预测接口: /predict 接口用于接收GET请求，并对输入数据进行预测，返回预测结果。

3. 项目的配置文件介绍

requirements.txt

requirements.txt 文件列出了项目运行所需的Python库及其版本要求。以下是该文件的内容示例：

python>=3.6,<3.8
tensorflow>=1.14.0,<2.0
numpy>=1.16.4
scipy>=1.2.0
networkx<=1.11

配置文件介绍

• Python版本: 项目要求Python版本在3.6到3.8之间。
• TensorFlow: 要求TensorFlow版本在1.14.0到2.0之间。
• NumPy: 要求NumPy版本不低于1.16.4。
• SciPy: 要求SciPy版本不低于1.2.0。
• NetworkX: 要求NetworkX版本不高于1.11。

通过安装这些依赖库，可以确保项目在本地环境中正常运行。