Apr, 2022

Attention 机制在欺诈检测中的图动态建模

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TL;DR本研究提出了动态异构图神经网络及其变体 DyHGN，使用商业交易数据来构建动态异构图，并使用模型解释技术来理解 DyHGN-* 模型的行为，其发现表明建模带异构输入的图动态行为需要依赖于数据结构、分布和计算成本的 “关注”。
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发现论文，激发创造
  • 动态关系注意力图神经网络用于欺诈检测

    欺诈检测在发现欺诈者通过欺骗其他用户，例如发布虚假评论或进行异常交易的行为上有着重要作用。我们采用图神经网络和动态关系注意力聚合机制来解决这个问题，并在真实基准数据集上展示了我们的方法 DRAG 优于其他最先进的欺诈检测方法。

    Oct, 2023

  • 用于恶意账号检测的异构图神经网络

    本篇论文提出了一种用于检测 Alipay 上的恶意账户的异构图神经网络方法，引入了一种基于连接子图的自适应学习方式，通过注意力机制来学习不同类型节点的重要性，使用求和运算符对每种类型节点的聚合模式建模，实验证明该方法相对于竞争方法具有更加优异的性能表现。

    Feb, 2020

  • 流式图神经网络

    本文提出一种新的动态图神经网络模型 DGNN，能够利用图的动态信息，通过捕捉边之间的顺序信息、边之间的时间间隔和信息传播一致性，不断更新节点信息，以适应不断发展变化的图，实验结果证明了该框架的有效性。

    Oct, 2018

  • 采用时间 RNN 和分层注意力建模动态异构网络进行链接预测

    本研究提出了一种新颖动态异构网络嵌入方法，称为 DyHATR，在使用分层注意机制来学习异构信息的基础上，结合了循环神经网络和时间注意力机制来捕捉网络的演化趋势，并在实际应用中得到了较好的表现。

    Apr, 2020

  • 动态图神经网络调查

    图神经网络已成为从图结构数据中有效挖掘和学习的强大工具，但大多数研究侧重于静态图，忽视了真实世界网络的动态特性，该论文提供了对基本概念、关键技术和最新动态图神经网络模型的全面综述。

    Apr, 2024

  • 基于异构图神经网络的以太坊欺诈检测

    该研究比较了不同类型图神经网络模型在以太坊交易网络数据和钓鱼标签数据上的性能表现，结果表明异构模型的表现优于同构模型，尤其是 RGCN 模型在整体指标上表现最好。

    Mar, 2022

  • 异构传感器网络中的动态图注意力异常检测

    本文提出了一种基于图的异常检测框架 DyGATAD，利用注意机制构建多变量时间序列的连续图表示，并推断时间序列之间的动态边。DyGATAD 结合了基于操作条件感知的重构和基于拓扑的异常评分，从而增强了对关系变化的检测能力，在传感器网络中展示了卓越的集体异常检测性能，尤其在最小严重度故障的早期检测方面表现出特殊优势。

    Jul, 2023

  • 基于注意力机制的异构结构学习图神经网络

    本文针对异构信息网络（HIN）的图表示学习进行了研究，并提出了一种新颖的基于异构图结构注意力神经网络（HetSANN）的方法，该方法在不需要领域专家设计元路径方案的情况下能够自动处理异构信息。实验证明，该方法相较于现有的 HIN 嵌入模型有显著和一致的提升。

    Dec, 2019

  • 动态图的深度学习：模型与基准

    本文通过对时空信息学习的先进优势进行调查和性能比较，为动态图形表示学习领域建立坚实的基础，以促进该领域的研究

    Jul, 2023

  • 神经网络下的动态图表征学习：综述

    本文回顾了动态图学习的问题和模型，分析和讨论了各种动态图的监督学习设置，并确定了现有模型的相似之处和不同之处，最后为 DGNN 设计者在面对动态图学习问题时提供了一般指导原则。

    Apr, 2023