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Time2Vec: Learning a Vector Representation of Time
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新的时间图Transformer旨在改进信用卡欺诈检测
研究人员开发了THGT-FD，一种用于信用卡欺诈检测的时间异构图Transformer。该模型使用交易本身和六种关系类型的token来表示交易，并结合了Time2Vec编码。在一个大型数据集上的实验表明，THGT-FD的AUC-ROC为0.8536，尽管基于直方图的梯度提升基线表现稍好，AUC-ROC为0.8722。研究表明，关系信息对于欺诈风险评估是有价值的。
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Google Research 通过 ME-POIs 框架将移动数据添加到地点嵌入中
Google Research 与南加州大学合作，开发了 ME-POIs，这是一个通过整合聚合的人类移动数据来增强基于文本的地点嵌入的新框架。该方法旨在通过将单次访问编码为情境化向量并将其与每个兴趣点 (POI) 的可学习原型对齐，来捕捉地点的使用方式，超越其文本描述。在洛杉矶和休斯顿的移动数据上进行的实验表明，在各种地图丰富任务上都有显著改进，ME-POIs 的表现优于现有的文本编码器，甚至一个仅移动的变体在价格等级分类上超越了 G…