Hallo!
Ich sitze hier gerade an so einem kleinen Projekt, bei dem ich Betrüger in einem Online-Shop finden muss. Das bedeutet folgendes. Ein Kunde hat etwas bestellt, der Artikel ist schon unterwegs zu ihm, aber er hat falsche Kreditkartendaten eingegeben oder irgendwas angestellt, damit das Geld nicht bei ihm abgebucht wird. Jetzt bestellt der Kunde ein weiteres Mal. Vorher nannte er sich Max Müller, jetzt heißt er nur noch M. Müller. Seine Straße ist nicht mehr die Friedrichsstraße, sondern nur noch Friedrichsstr. Das heißt mit einem simplen Name-Matching findet man nicht heraus, ob dieselbe Person, die schon mal betrogen hat, nochmal bestellt hat. Jetzt möchte ich gerne herausfinden, ob es sich bei der Person eventuell um jemanden handelt, bei dem schon mal Probleme aufgetreten sind, der allerdings seinen Namen bzw. die Anschrift etwas abgeändert hat, damit man nicht direkt sieht, dass es die gleiche Person ist.
Bisher ist mir nur die Levenshtein Distanz eingefallen, mit der ich solche "Pseudonyme" herausfiltern könnte. Aber diese ist manchmal nicht ausreichend, wenn man zu viel an seinem Namen bzw. an der Anschrift verändert hat. Fallen euch noch andere Algorithmen ein oder vielleicht auch schon fertige Lösungen, die mir bei meinem Problem weiterhelfen könnten? Es geht übrigens um einen Webshop, der mit PHP programmiert wurde.
Ich sitze hier gerade an so einem kleinen Projekt, bei dem ich Betrüger in einem Online-Shop finden muss. Das bedeutet folgendes. Ein Kunde hat etwas bestellt, der Artikel ist schon unterwegs zu ihm, aber er hat falsche Kreditkartendaten eingegeben oder irgendwas angestellt, damit das Geld nicht bei ihm abgebucht wird. Jetzt bestellt der Kunde ein weiteres Mal. Vorher nannte er sich Max Müller, jetzt heißt er nur noch M. Müller. Seine Straße ist nicht mehr die Friedrichsstraße, sondern nur noch Friedrichsstr. Das heißt mit einem simplen Name-Matching findet man nicht heraus, ob dieselbe Person, die schon mal betrogen hat, nochmal bestellt hat. Jetzt möchte ich gerne herausfinden, ob es sich bei der Person eventuell um jemanden handelt, bei dem schon mal Probleme aufgetreten sind, der allerdings seinen Namen bzw. die Anschrift etwas abgeändert hat, damit man nicht direkt sieht, dass es die gleiche Person ist.
Bisher ist mir nur die Levenshtein Distanz eingefallen, mit der ich solche "Pseudonyme" herausfiltern könnte. Aber diese ist manchmal nicht ausreichend, wenn man zu viel an seinem Namen bzw. an der Anschrift verändert hat. Fallen euch noch andere Algorithmen ein oder vielleicht auch schon fertige Lösungen, die mir bei meinem Problem weiterhelfen könnten? Es geht übrigens um einen Webshop, der mit PHP programmiert wurde.
