图神经网络的欺诈检测

图神经网络在欺诈检测中有广泛的应用。一种常见的方法是通过对用户行为进行建模来检测欺诈行为。这种方法利用图神经网络对用户之间的关系进行建模，从而找出异常节点和欺诈者。

IHGAT (KDD’21)是一篇相关的研究，它引入了用户动机，在欺诈检测的图神经网络建模中，通过对用户动机的建模，使得图神经网络不仅可以检测出欺诈者，还能够提供解释性。

图神经网络在欺诈检测中的应用通常可以分为三个步骤。首先，构建图结构，将用户之间的交互关系表示为图中的节点和边。其次，利用图神经网络对图结构进行特征学习，从而捕捉节点之间的关系和欺诈行为的模式。最后，根据学习到的特征，进行欺诈检测和预测。这三个步骤中的关键思想是同质性假设，即图中相连的节点是相似的。在欺诈检测问题中，同质性假设认为正常用户更多地与正常用户互动，而异常用户更多地与异常用户互动。这是图神经网络应用于欺诈检测的基本假设。

综上所述，图神经网络在欺诈检测中可以通过建模用户行为和关系来检测欺诈行为，并且具有较好的解释性。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【GNN应用】一文详解欺诈检测在GNN上应用（窦英通）](https://blog.csdn.net/lj2048/article/details/122488453)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]