Jul, 2024

基于 GNN-CL 模型的高级金融欺诈检测

TL;DR本文介绍了 GNN-CL 模型,它通过综合利用图神经网络、卷积神经网络和长短期记忆网络的优势,在金融欺诈检测领域取得了突破。该模型能够多方面分析复杂交易模式,提高检测准确性并增强对复杂欺诈行为的抵抗力。通过使用多层感知器来估计节点相似性,该模型能够有效过滤掉可能导致误报的邻域噪声。此外,采用了强化学习策略来动态调整分配给中心节点的权重,以进一步解决特征弱化的挑战。实验结果表明,与现有方法相比,GNN-CL 具有卓越的性能。