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Edge Invariance Selector

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  1. TOOL · CL_231617 ·

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    研究人员开发了一个名为CATeye的新框架,以应对电子商务中不断演变的代金券滥用问题。该方法解决了耦合属性-拓扑变化带来的挑战,在这种变化中,属性邻近性的改变会改变图的拓扑结构,从而放大了图神经网络中的检测错误。CATeye利用属性不变性选择器过滤不相关的属性,并利用边不变性选择器分离不变的子图,从而构建多个视图以实现鲁棒的域不变表示学习。在Lazada的专有数据集和公开基准上的实验表明,CATeye具有优越性,在平均F1分数上比现有…