論文の概要: Suspicious Massive Registration Detection via Dynamic Heterogeneous
Graph Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10831v1
- Date: Sun, 20 Dec 2020 02:39:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-01 04:37:44.780388
- Title: Suspicious Massive Registration Detection via Dynamic Heterogeneous
Graph Neural Networks
- Title(参考訳): 動的不均一グラフニューラルネットワークによる疑わしい大量登録検出
- Authors: Susie Xi Rao, Shuai Zhang, Zhichao Han, Zitao Zhang, Wei Min, Mo
Cheng, Yinan Shan, Yang Zhao, Ce Zhang
- Abstract要約: 大規模なアカウント登録は、eコマース企業のリスク管理に懸念をもたらしている。
疑わしい大規模登録(DHGReg)をキャプチャするための動的不均一グラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.55016273447452
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Massive account registration has raised concerns on risk management in
e-commerce companies, especially when registration increases rapidly within a
short time frame. To monitor these registrations constantly and minimize the
potential loss they might incur, detecting massive registration and predicting
their riskiness are necessary. In this paper, we propose a Dynamic
Heterogeneous Graph Neural Network framework to capture suspicious massive
registrations (DHGReg). We first construct a dynamic heterogeneous graph from
the registration data, which is composed of a structural subgraph and a
temporal subgraph. Then, we design an efficient architecture to predict
suspicious/benign accounts. Our proposed model outperforms the baseline models
and is computationally efficient in processing a dynamic heterogeneous graph
constructed from a real-world dataset. In practice, the DHGReg framework would
benefit the detection of suspicious registration behaviors at an early stage.
- Abstract(参考訳): 大規模なアカウント登録は、eコマース企業のリスク管理、特に短期間で登録数が急増した場合の懸念を招いた。
これらの登録を継続的に監視し、発生する可能性のある損失を最小限に抑えるためには、大規模な登録の検出とリスクの予測が必要である。
本稿では,疑わしい大規模登録(dhgreg)をキャプチャする動的ヘテロジニアスグラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。
まず,構造的部分グラフと時間的部分グラフからなる登録データから動的不均一グラフを構築する。
そして、疑わしい/良心的なアカウントを予測する効率的なアーキテクチャを設計する。
提案モデルはベースラインモデルより優れ,実世界のデータセットから構築した動的不均一グラフの処理に計算効率が高い。
実際には、DHGRegフレームワークは、早期に不審な登録行動を検出するのに役立つだろう。
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