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GFD-GC
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新的PREF-Gate框架通过融合证据来源改进图欺诈检测 · 跟踪3个来源
研究人员开发了PREF-Gate，一个用于图欺诈检测的新型框架，它解决了将无标签图上下文与标签派生邻域证据融合的挑战。这个可审计的决策框架使用两个专家和一个验证门来管理这些信息来源之间冲突的有效性条件。在Amazon、YelpChi和TFinance数据集上的实验证明了PREF-Gate的有效性，取得了高AUPRC值，并表明只有在得到保留验证的支持下，标签派生的关系证据才有用。
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新的GFD-GC框架通过GNNs增强图欺诈检测
研究人员引入了一个名为GFD-GC的新框架，以利用图神经网络（GNNs）改进图欺诈检测。该方法解决了节点属性不完整和数据集不平衡带来的挑战。GFD-GC利用分组聚合来推导全面的节点特征，并采用一种置信度感知对比学习策略，通过高置信度的伪欺诈节点来增强有限的欺诈数据。实验表明，GFD-GC在检测图欺诈方面优于现有方法。