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摘要
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，提出了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出关联交易图谱；随后使用图自注意力变换神经网络模块直接从交易网络中挖掘团伙欺诈特征，无需繁冗的特征工程构建；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，实现了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测试结果表明，本文提出的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（Average Precision）比最好的基准图注意力神经网络（GAT）提升了20%，在ROC曲线下方面积（AUC）指标上平均提升了2.7%。结果表明本文设计的模型在信用卡欺诈交易检测中的有效性，能够保护信用卡持卡人和商户的资金安全，为监管部门和金融机构对信用卡交易进行欺诈检测提供了新的方法理论。
- 出版日期2023
- 单位同济大学
