專案詳情：
基於實時計算，您可以輕鬆完成實時欺詐檢測系統。 實時欺詐檢測系統能夠及時發現使用者高危行為並採取措施，降低損失。
實時欺詐檢測（風控）系統流程如下：
實時計算訂閱訊息佇列，過濾出感興趣的行為，比如：購買、領券、瀏覽等。
實時計算計算把這個行為特徵化。
實時計算通過udf呼叫外部乙個風險模型，判斷這次行為是否有問題（單次行為）。
實時計算裡通過cep功能，跨多條記錄分析使用者行為（比如使用者先做了a，又做了b，又做了3次c），整體識別是否有風險。
綜合風險模型和cep的結果，產出預警資訊。
1，首先我們要了解cep，所以呢，我在花時間搞搞cep，不過有寫地方我們是可以先做了
1）將kafka作為資料**
2）特徵化，需要建立模型嗎？
3）寫乙個flink udf對單次行為進行判斷，場景寫在redis？或者clickhouse？
4）實現cep功能，判斷多次行為。
5）輸出結果到kafka。
2 5 1 實操01 話題發布
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