Feb, 2024

CaT-GNN: 通过因果时序图神经网络提升信用卡欺诈检测

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TL;DR本文介绍了一种名为 CaT-GNN 的新型信用卡欺诈检测方法，该方法利用因果不变性学习揭示了交易数据中的内在相关性，并通过发现和干预阶段将问题分解，通过识别事务图中的因果节点并应用因果混合策略来提高模型的鲁棒性和可解释性。实验结果表明，CaT-GNN 在多个数据集上表现出超过现有最先进方法的优越性能，突显了将因果推理与图神经网络相结合以提高金融交易中的欺诈检测能力的潜力。
发现论文，激发创造
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    Jul, 2023

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    Jul, 2023

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    Oct, 2023

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    Apr, 2023

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    研究发现了图神经网络在因果分析方面的潜力，通过评估不同数据环境中九个基准图分类模型的效率和灵活性，突显了预测能力以及需求进一步提升的领域。

    Jan, 2024

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    Nov, 2022

  • 金融网络中的图异常检测的时态图网络

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    Mar, 2024

  • 探索因果学习通过图神经网络：深度综述

    图神经网络 (GNNs) 在因果学习中的应用和发展进行了全面的综述，包括分类和应用等方面，提供了与实际研究相关的数据集，同时探讨了因果学习在不同领域的应用，为机器学习这一快速发展领域的挑战和未来的研究方向提供了启示。

    Nov, 2023

  • 利用量子图神经网络进行金融欺诈检测

    提出一种利用量子图神经网络和变分量子电路检测金融欺诈的新方法，通过与经典图神经网络的比较实验证明该方法在金融欺诈检测方面具有更高的性能。

    Sep, 2023

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    本文介绍了一种利用多视图网络结构、半监督学习和分层注意力机制的图神经网络，用于在支付宝用户中进行欺诈检测，并实现比现有方法更为准确的预测，并且提供了可解释的结果。

    Feb, 2020