摘要：B2B电商平台的欺诈问题一直困扰着电商平台的经营者。以往利用数据挖掘技术解决B2B问题的研究中仍然存在着一些不足。论文利用真实B2B平台公司数据，采用基于决策树（Decisiontree）的集成学习算法——Easy—Ensemble对B2B平台反欺诈问题进行研究。实验结果表明，Easy—Ensemble算法的确是解决数据类别不平衡性的一个有效的算法，适用于B2B平台反欺诈问题研究。论文在实验结果的基础上进行深入的商业分析，为B2B企业欺诈问题提出行之有效的建议。

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