基于同步行为的反盗窃算法SynchroTrap实现细节

'2021-11-16 21:10:24', '2021-11-16 21:18:05','2021-11-16 21:22:02','2021-11-16 21:42:57','2021-11-16 23:51:39'], 'Seller':['Y','Y','Y','E','E','E','E','Y'] })# 一段时间均值化时df['tsm'] = df['Times'].apply(Time2Str)

2、对统计数据来进行裂渐变，几天后渐变首尾，这一步是这两项，所需重点理解

均值化时以前，所需几天后渐变多行，为的就是同一个足足内的两个对象尽可能转换，几天后渐变多行的预定义如下。SQL的话，也是互换的表达式的，比Pandas恰当很多

df = df.set_index(["Buy", "Times",'Seller'])["tsm"].str.split(";", expand=True) .stack().reset_index(drop=True, level=-1).reset_index().rename(columns={0: "tsm"})print(df)

3、统计可视来进行自我转换，并还所需作差，一段时间限定大于自己的值

对于渐变再多之后的统计数据，来进行转换，加了一段时间实质上和百货公司实质上，['Seller','tsm']，当然你也可以只加一段时间实质上，不加百货公司实质上。实质上测算数回来，还所需进一步测算数，其实转换再多的是2足足内的，还所需作差测算数一足足内的，不满足条件的考虑到，并且把自己和自己转换的也要考虑到，没啥涵义。测算数回来想得到前面的结果。

df_0 = pd.merge(df,df,on =['Seller','tsm'],how='inner')df_1 = df_0[df_0['Buy_x']!=df_0['Buy_y']]df_1['diff'] = (pd.to_datetime(df_0['Times_x'])-pd.to_datetime(df_0['Times_y'])).dt.seconds/3600/24

4、一天的统计数据生成就想得到前面的结果了

转换想得到的是明细统计数据，还所需来进行生成，想得到两个浏览器重合的数，就可以想得到再隔日的一个关联情况了。如下图所示：

# 统计数据生成df_1.groupby(['Buy_x','Buy_y']).agg({'Seller': pd.Series.nunique}).reset_index()

5、多天的统计数据生成

多天统计数据来进行生成，假如我们的值是大于2，那标白的一小，就将被舍弃扔掉

6、总体类似于度测算数

生成了，还要来进行类似于度测算数，分别测算数每个浏览器浮现的总数。为什么要测算数这个呢，举一个极端的例子，假如浏览器A自己浮现了一万次，与B共同浮现了5次，那这似乎是碰巧，但是如果A合共浮现了5次，且5次都和B浮现，那他俩是犯罪集团的期望值要大很多。

按前面的统计数据，我们还要实际上测算数X浮现的数，Y浮现的数，并且X+Y-X∩Y求出并集，就可以用杰卡德解法来进行类似于度测算数了，把类似于度低的考虑到即可

到此测算数回来之后，就可以构图7集就算数顺利进行了，下一步是如何来进行分群，我们这里采用LPA表单传播方式解法就可以。

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