分销渠道是一个合作伙伴系统，其中合作伙伴通过一系列中介将产品从制造商转移到最终用户手中。为了增加销量，制造商通常会根据交易中的产品数量来调整合作伙伴的产品价格。然而，价格调整就像一把双刃剑。它也会激励一些合作伙伴形成欺骗联盟，在这个联盟中，一个作弊的卖方会申请一个虚假的大交易，以低价购买产品，然后再以较高的价格将产品转售给作弊的买方。由于这些作弊行为对分销渠道的健康生态系统有害，我们需要自动方法来指导繁琐的审计过程。因此，在本研究中，我们提出了一个方法，通过该方法对所有合作伙伴进行作弊程度排名，无论他们是作为卖方还是作为买方。
为了区分作弊的卖方和作弊的买方，提出了一个不对称相关性度量方法。此外，还提出了一个系统方法来去除错误的正面配对，即两个合作伙伴之间的销售相关性纯粹是偶然发生的配对。提出了一个概率模型来衡量每个合作伙伴的作弊行为程度。通过一个IT公司的四年渠道数据，实证研究显示了所提出方法相较于其他基线方法的优越性。值得一提的是，采用所提出的无监督方法，在结果中排名前30的合作伙伴中，有一半以上是真正的作弊合作伙伴。
本文介绍了分销渠道的概念，它是一个由合作伙伴构成的系统，负责将产品从生产者转移到最终用户手中。在分销渠道的运作中，价格调整策略是提高销量的一种常见手段，其中制造商根据交易中的产品数量对合作伙伴的产品价格进行调整。价格调整策略有可能带来负面影响，因为它也促进了某些合作伙伴之间形成作弊联盟。在这个联盟中，一个作弊的卖家会通过提供虚假的大量交易并以低价获得产品，然后再将其转售给作弊的买家。
为了解决这一问题，本文提出了一个自动化的检测方法，该方法可以帮助发现并衡量分销渠道中的作弊行为。该方法对所有合作伙伴的作弊程度进行排名，无论他们是作为卖方还是买方。排名的动机在于观察到，作弊卖方与其对应作弊买方的销售量通常呈现负相关性。文章提出了一种框架，该框架包含三部分：首先是不对称相关性度量，这是区分作弊卖方和作弊买方所必需的；其次是系统方法，该方法需要去除偶然配对，即两个合作伙伴之间的销售相关性是纯粹偶然的情况；最后是概率模型，用于衡量每个合作伙伴的作弊行为程度。
通过基于某IT公司的四年渠道数据的实证分析，该研究展示了所提方法相较于其他基线方法的优越性，并特别指出，采用所提出的无监督方法，结果显示在前30名排名列表中，有一半以上的合作伙伴是真正的作弊合作伙伴。
关键词包括：分销渠道、时间序列、相关性。该研究的主要贡献是通过一个具体案例和实证分析，为处理和检测分销渠道中的作弊行为提供了一种有效的方法论，从而维护了分销渠道的健康和公平性。
