用于图形欺诈检测的双通道异质信息传递

本文针对现有空间图神经网络在欺诈检测中因排除异质邻居而导致的预测不确定性问题，提出了一种新的框架——双通道异质信息传递（DHMP）。该方法通过异质性分离模块将图划分为同质和异质子图，并使用共享权重独立捕捉不同频率的信号，从而显著提升了欺诈检测的性能。实验结果表明，DHMP在三个真实数据集上的表现优于现有方法，突出了信号频率分离的重要性。