Fugu-MT 論文翻訳(概要): DEDGAT: Dual Embedding of Directed Graph Attention Networks for Detecting Financial Risk

論文の概要: DEDGAT: Dual Embedding of Directed Graph Attention Networks for Detecting Financial Risk

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03933v1
Date: Mon, 6 Mar 2023 07:21:21 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-08 15:04:01.904728
Title: DEDGAT: Dual Embedding of Directed Graph Attention Networks for Detecting Financial Risk
Title（参考訳）: DEDGAT:金融リスク検出のための方向性グラフ注意ネットワークのデュアル埋め込み
Authors: Jiafu Wu, Mufeng Yao, Dong Wu, Mingmin Chi, Baokun Wang, Ruofan Wu, Xin Fu, Changhua Meng and Weiqiang Wang
Abstract要約: グラフ表現は、ユーザ間の関係をグラフ形式で構築できる金融リスク制御の分野において重要な役割を果たす。本稿では,DGATと呼ばれる指向グラフアテンションネットワークを提案する。また,DEDGATと呼ばれるDGATの二重埋め込みを提案し,ノードの注意重みを計算した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.125726783316576
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: Graph representation plays an important role in the field of financial risk control, where the relationship among users can be constructed in a graph manner. In practical scenarios, the relationships between nodes in risk control tasks are bidirectional, e.g., merchants having both revenue and expense behaviors. Graph neural networks designed for undirected graphs usually aggregate discriminative node or edge representations with an attention strategy, but cannot fully exploit the out-degree information when used for the tasks built on directed graph, which leads to the problem of a directional bias. To tackle this problem, we propose a Directed Graph ATtention network called DGAT, which explicitly takes out-degree into attention calculation. In addition to having directional requirements, the same node might have different representations of its input and output, and thus we further propose a dual embedding of DGAT, referred to as DEDGAT. Specifically, DEDGAT assigns in-degree and out-degree representations to each node and uses these two embeddings to calculate the attention weights of in-degree and out-degree nodes, respectively. Experiments performed on the benchmark datasets show that DGAT and DEDGAT obtain better classification performance compared to undirected GAT. Also,the visualization results demonstrate that our methods can fully use both in-degree and out-degree information.
Abstract（参考訳）: グラフ表現は、ユーザ間の関係をグラフ形式で構築できる金融リスク制御の分野において重要な役割を果たす。現実的なシナリオでは、リスク管理タスクにおけるノード間の関係は双方向である。非向グラフ用に設計されたグラフニューラルネットワークは、通常、注意戦略で識別ノードやエッジ表現を集約するが、指向性グラフに構築されたタスクに使用する場合、外部情報を完全に活用することはできない。この問題に対処するために、DGATと呼ばれる、注意度を明示的に計算するダイレクトグラフアテンションネットワークを提案する。方向性要求に加えて、同じノードが入力と出力の異なる表現を持つ可能性があるため、DEDGATと呼ばれるDGATの二重埋め込みも提案する。具体的には、DEDGATは各ノードにインディグリー表現とアウトディグリー表現を割り当て、これら2つの埋め込みを使用してそれぞれインディグリーノードとアウトディグリーノードのアテンションウェイトを算出する。ベンチマークデータセットを用いて行った実験により、DGATとDEDGATは非指向性GATよりも優れた分類性能が得られることが示された。また, 可視化結果から, 本手法は, 内外情報と外外情報の両方を十分に活用できることが示される。

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