<div dir="ltr"><div>This is a reminder that this talk is tomorrow, Tuesday, September 6th.</div><br><div class="gmail_quote">---------- Forwarded message ----------<br>From: <b class="gmail_sendername">Ellen Vitercik</b> <span dir="ltr"><<a href="mailto:vitercik@cs.cmu.edu">vitercik@cs.cmu.edu</a>></span><br>Date: Thu, Sep 1, 2016 at 8:18 AM<br>Subject: AI Lunch -- Bryan Hooi -- September 6th, 2016<br>To: <a href="mailto:bhooi@andrew.cmu.edu">bhooi@andrew.cmu.edu</a>, <a href="mailto:ai-seminar-announce@cs.cmu.edu">ai-seminar-announce@cs.cmu.edu</a><br><br><br><div dir="ltr">Dear faculty and students,<br><br>We look forward to seeing you this Tuesday, September 6th, at noon in NSH 3305 for AI lunch. To learn more about the seminar and lunch, please visit the <a href="http://www.cs.cmu.edu/~aiseminar/" target="_blank">AI Lunch webpage</a>.<br><br>On Tuesday, <a href="https://www.andrew.cmu.edu/user/bhooi/" target="_blank">Bryan Hooi</a> will give a talk titled "FRAUDAR: Bounding Graph Fraud in the Face of Camouflage."<br><br><b>Abstract:</b> Given a bipartite graph of users and the products that they review, or followers and followees, how can we detect fake reviews or follows? Existing fraud detection methods (spectral, etc.) try to identify dense subgraphs of nodes that are sparsely connected to the remaining graph. Fraudsters can evade these methods using camouflage, by adding reviews or follows with honest targets so that they look "normal". Even worse, some fraudsters use hijacked accounts from honest users, and then the camouflage is indeed organic.<br><br>Our focus is to spot fraudsters in the presence of camouflage or hijacked accounts. We propose FRAUDAR, an algorithm that (a) is camouflage-resistant, (b) provides upper bounds on the effectiveness of fraudsters, and (c) is effective in real-world data. Experimental results under various attacks show that FRAUDAR outperforms the top competitor in accuracy of detecting both camouflaged and non-camouflaged fraud. Additionally, in real-world experiments with a Twitter follower-followee graph of 1.47 billion edges, FRAUDAR successfully detected a subgraph of more than 4000 detected accounts, of which a majority had tweets showing that they used follower-buying services.<br><br>This is joint work with Hyun Ah Song, Alex Beutel, Neil Shah, Kijung Shin, and Christos Faloutsos and won the "best research paper" award in KDD 2016.<br><br><br>Best,<br>Ellen and Ariel<br></div>
</div><br></div>