Bernoulli CUSUM and Bayes-Optimal Detection Ceilings for Trust Fraud in Sparse Rating Networks
该论文研究稀疏评分网络中信任欺诈的顺序检测问题。传统方法假设连续观测模型，但真实数据如Bitcoin-OTC中，56%的评级在标准映射下为单一值，破坏了参数检测器的分布假设。论文做出三点贡献：首先，推导了每个节点顺序检测器的贝叶斯最优F1检
#trust fraud detection
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