論文の概要: Temporal Motifs for Financial Networks: A Study on Mercari, JPMC, and Venmo Platforms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07791v1
• Date: Wed, 18 Jan 2023 21:22:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 16:00:38.721321
• Title: Temporal Motifs for Financial Networks: A Study on Mercari, JPMC, and Venmo Platforms
• Title（参考訳）: 金融ネットワークのための時間的モチーフ:Mercuri、JPMC、Venmoプラットフォームに関する研究
• Authors: Penghang Liu, Rupam Acharyya, Robert E. Tillman, Shunya Kimura, Naoki Masuda, Ahmet Erdem Sar{\i}y\"uce
• Abstract要約: 本稿では,オンラインマーケットプレースであるMercuriにおける取引と,J.P. Morgan Chase氏が生み出した合成ネットワークにおける支払いという,3つのユニークな時間的金融ネットワークについて検討する。 時間的モチーフは,単純なグラフ特徴を考慮した従来の手法よりも優れた性能を示すことを示す。 友情の予測では、時相のモチーフはジャカードやアダム・アダル測度のような一般的なモチーフよりも良い結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8808021343665321
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Understanding the dynamics of financial transactions among people is critically important for various applications such as fraud detection. One important aspect of financial transaction networks is temporality. The order and repetition of transactions can offer new insights when considered within the graph structure. Temporal motifs, defined as a set of nodes that interact with each other in a short time period, are a promising tool in this context. In this work, we study three unique temporal financial networks: transactions in Mercari, an online marketplace, payments in a synthetic network generated by J.P. Morgan Chase, and payments and friendships among Venmo users. We consider the fraud detection problem on the Mercari and J.P. Morgan Chase networks, for which the ground truth is available. We show that temporal motifs offer superior performance than a previous method that considers simple graph features. For the Venmo network, we investigate the interplay between financial and social relations on three tasks: friendship prediction, vendor identification, and analysis of temporal cycles. For friendship prediction, temporal motifs yield better results than general heuristics, such as Jaccard and Adamic-Adar measures. We are also able to identify vendors with high accuracy and observe interesting patterns in rare motifs, like temporal cycles. We believe that the analysis, datasets, and lessons from this work will be beneficial for future research on financial transaction networks.
• Abstract（参考訳）: 個人間の金融取引のダイナミクスを理解することは、不正検出などの様々な応用において極めて重要である。 金融取引ネットワークの重要な側面は時間性である。 トランザクションの順序と繰り返しは、グラフ構造内で考慮された時に新しい洞察を提供する。 短時間で相互に相互作用するノードの集合として定義される時間的モチーフは、この文脈において有望なツールである。 本研究では,mercariにおける取引,j.p. morgan chaseが生成した合成ネットワークでの支払い,venmoユーザ間の支払いと友情という,3つのユニークな時間的金融ネットワークについて検討した。 本稿では,MercuriおよびJ.P. Morgan Chaseネットワークにおける不正検出問題について考察する。 時間モチーフは,単純なグラフ特徴を考慮した従来の手法よりも優れた性能を示す。 venmoネットワークでは,友人関係の予測,ベンダの識別,時間サイクルの分析という3つの課題について,金融関係と社会関係の相互作用を調査した。 友情の予測では、時間的モチーフはjaccardやadamic-adarといった一般的なヒューリスティックよりも優れた結果をもたらす。 また、精度の高いベンダーを特定し、時間周期のような珍しいモチーフで興味深いパターンを観察します。 この研究から得られた分析、データセット、教訓は、将来の金融取引ネットワークの研究に有用であると考えています。

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