論文の概要: Transaction Fraud Detection via Spatial-Temporal-Aware Graph Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.05121v1
• Date: Tue, 11 Jul 2023 08:56:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 15:43:56.352572
• Title: Transaction Fraud Detection via Spatial-Temporal-Aware Graph Transformer
• Title（参考訳）: 時空間対応グラフ変換器によるトランザクション不正検出
• Authors: Yue Tian, Guanjun Liu
• Abstract要約: 本稿では,トランザクション不正検出問題に対する空間時間認識グラフ変換器(STA-GT)と呼ばれる新しいグラフニューラルネットワークを提案する。 具体的には、時間的依存関係を捕捉し、それをグラフニューラルネットワークフレームワークに組み込むための時間的符号化戦略を設計する。 ローカルおよびグローバルな情報を学ぶためのトランスフォーマーモジュールを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.043422340181098
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: How to obtain informative representations of transactions and then perform the identification of fraudulent transactions is a crucial part of ensuring financial security. Recent studies apply Graph Neural Networks (GNNs) to the transaction fraud detection problem. Nevertheless, they encounter challenges in effectively learning spatial-temporal information due to structural limitations. Moreover, few prior GNN-based detectors have recognized the significance of incorporating global information, which encompasses similar behavioral patterns and offers valuable insights for discriminative representation learning. Therefore, we propose a novel heterogeneous graph neural network called Spatial-Temporal-Aware Graph Transformer (STA-GT) for transaction fraud detection problems. Specifically, we design a temporal encoding strategy to capture temporal dependencies and incorporate it into the graph neural network framework, enhancing spatial-temporal information modeling and improving expressive ability. Furthermore, we introduce a transformer module to learn local and global information. Pairwise node-node interactions overcome the limitation of the GNN structure and build up the interactions with the target node and long-distance ones. Experimental results on two financial datasets compared to general GNN models and GNN-based fraud detectors demonstrate that our proposed method STA-GT is effective on the transaction fraud detection task.
• Abstract（参考訳）: 金融安全確保の鍵となるのは、取引の情報表現を取得して不正取引の識別を行う方法である。 近年,トランザクション不正検出問題にグラフニューラルネットワーク(GNN)を適用している。 それでも、構造的制約によって空間的時間的情報を効果的に学習する際の課題に直面する。 さらに、GNNに基づく従来の検出器では、同様の行動パターンを包含し、識別表現学習に有用な洞察を提供するグローバル情報の導入の重要性を認識していない。 そこで本研究では,トランザクション不正検出問題に対するSTA-GT(Spatial-Temporal-Aware Graph Transformer)と呼ばれる異種グラフニューラルネットワークを提案する。 具体的には,時間的依存関係をキャプチャし,グラフニューラルネットワークフレームワークに組み込む時間的符号化戦略を設計し,時間的情報モデリングを強化し,表現能力を向上させる。 さらに,ローカルおよびグローバルな情報学習のためのトランスフォーマーモジュールを導入する。 対向ノード-ノード間相互作用はgnn構造の制限を克服し、対象ノードと長距離ノードとの相互作用を構築する。 一般的なGNNモデルとGNNベースの不正検知器と比較して,2つの財務データセットの実験結果から,提案手法がトランザクション不正検出タスクに有効であることを実証した。

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