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基于图注意力Transformer神经网络的信用卡欺诈检测模型
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作者 杨帆 邹窈 +3 位作者 朱明志 马振伟 程大伟 蒋昌俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期2634-2642,共9页
针对现有模型无法精准识别复杂多变的团伙诈骗模式的问题,提出一种新型实用的基于复杂交易图谱的信用卡反欺诈检测模型。首先,利用用户原始的交易信息构造关联交易图谱;随后,使用图自注意力Transformer神经网络模块直接从交易网络中挖... 针对现有模型无法精准识别复杂多变的团伙诈骗模式的问题,提出一种新型实用的基于复杂交易图谱的信用卡反欺诈检测模型。首先,利用用户原始的交易信息构造关联交易图谱;随后,使用图自注意力Transformer神经网络模块直接从交易网络中挖掘团伙欺诈特征,无需构建繁冗的特征工程;最后,通过欺诈预测网络联合优化图谱中的拓扑模式和时序交易模式,实现对欺诈交易的高精度检测。在信用卡交易数据上的反欺诈实验结果表明,所提模型在全部评价指标上均优于7个对比的基线模型:在交易欺诈检测任务中,平均精度(AP)比基准图注意力神经网络(GAT)提升了20%,ROC曲线下方面积(AUC)平均提升了2.7%,验证了所提模型在信用卡欺诈交易检测中的有效性。 展开更多
关键词 信用卡交易 欺诈检测 图神经网络 自注意力Transformer 异构图
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