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Semi-supervised Credit Card Fraud Detection via Attribute-Driven Graph Representation
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于半监督图神经网络的信用卡欺诈检测新方法，解决了标注数据稀缺的问题。通过构建时间交易图并利用门控时间注意网络(GTAN)学习交易表示，该方法在多个欺诈检测数据集上表现优异，能够在少量标注数据下实现高效检测。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于半监督图神经网络的信用卡欺诈检测新方法。
- 该方法解决了信用卡欺诈检测中标注数据稀缺的问题。
- 通过构建时间交易图，利用门控时间注意网络(GTAN)学习交易表示。
- 研究表明，该方法在多个欺诈检测数据集上表现优异。
- 该方法能够在少量标注数据下实现高效的欺诈检测。
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