論文の概要: Modelling graph dynamics in fraud detection with "Attention"

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10614v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 10:17:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-25 13:26:17.582171
• Title: Modelling graph dynamics in fraud detection with "Attention"
• Title（参考訳）: 注意」を用いた不正検出におけるグラフダイナミクスのモデル化
• Authors: Susie Xi Rao, Cl\'emence Lanfranchi, Shuai Zhang, Zhichao Han, Zitao Zhang, Wei Min, Mo Cheng, Yinan Shan, Yang Zhao, Ce Zhang
• Abstract要約: 我々はDyHGN(Dynamic Heterogeneous Graph Neural Network)とその変種について,時間情報と異種情報の両方をキャプチャする。 この結果から,データ構造,分布,計算コストに応じて,不均一な入力を持つグラフ力学を「注意」でモデル化する必要があることが明らかとなった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.76716896749576
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: At online retail platforms, detecting fraudulent accounts and transactions is crucial to improve customer experience, minimize loss, and avoid unauthorized transactions. Despite the variety of different models for deep learning on graphs, few approaches have been proposed for dealing with graphs that are both heterogeneous and dynamic. In this paper, we propose DyHGN (Dynamic Heterogeneous Graph Neural Network) and its variants to capture both temporal and heterogeneous information. We first construct dynamic heterogeneous graphs from registration and transaction data from eBay. Then, we build models with diachronic entity embedding and heterogeneous graph transformer. We also use model explainability techniques to understand the behaviors of DyHGN-* models. Our findings reveal that modelling graph dynamics with heterogeneous inputs need to be conducted with "attention" depending on the data structure, distribution, and computation cost.
• Abstract（参考訳）: オンライン小売プラットフォームでは、不正アカウントやトランザクションの検出が顧客エクスペリエンスの向上、損失の最小化、不正取引の回避に不可欠である。 グラフ上のディープラーニングのさまざまなモデルにもかかわらず、不均一でダイナミックなグラフを扱うためのアプローチはほとんど提案されていない。 本稿では,DyHGN(Dynamic Heterogeneous Graph Neural Network)とその変種について,時間情報と異種情報の両方をキャプチャする。 まず、ebayの登録とトランザクションデータから動的ヘテロジニアスグラフを構築する。 次に,双対エンティティ埋め込みと不均一グラフトランスフォーマによるモデルを構築する。 また,dyhgn-*モデルの挙動を理解するためにモデル説明可能性手法を用いる。 この結果から,データ構造,分布,計算コストに応じて,不均一な入力を持つグラフ力学を「注意」でモデル化する必要があることがわかった。

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