論文の概要: Revisiting Graph-Based Fraud Detection in Sight of Heterophily and Spectrum

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06441v3
• Date: Mon, 8 Jul 2024 06:54:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 03:08:43.373378
• Title: Revisiting Graph-Based Fraud Detection in Sight of Heterophily and Spectrum
• Title（参考訳）: ヘテロフィとスペクトルの視線におけるグラフに基づくフラッド検出の再検討
• Authors: Fan Xu, Nan Wang, Hao Wu, Xuezhi Wen, Xibin Zhao, Hai Wan,
• Abstract要約: グラフベースの不正検出(GFD)は、半教師付きノードバイナリ分類タスクとして困難なものと見なすことができる。 本稿では,セミ教師付きGNNベースの詐欺検知器SEC-GFDを提案する。 4つの実世界の不正検出データセットの総合的な実験結果は、SEC-GFDが他の競合グラフベースの不正検出よりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.62679288320554
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-based fraud detection (GFD) can be regarded as a challenging semi-supervised node binary classification task. In recent years, Graph Neural Networks (GNN) have been widely applied to GFD, characterizing the anomalous possibility of a node by aggregating neighbor information. However, fraud graphs are inherently heterophilic, thus most of GNNs perform poorly due to their assumption of homophily. In addition, due to the existence of heterophily and class imbalance problem, the existing models do not fully utilize the precious node label information. To address the above issues, this paper proposes a semi-supervised GNN-based fraud detector SEC-GFD. This detector includes a hybrid filtering module and a local environmental constraint module, the two modules are utilized to solve heterophily and label utilization problem respectively. The first module starts from the perspective of the spectral domain, and solves the heterophily problem to a certain extent. Specifically, it divides the spectrum into various mixed-frequency bands based on the correlation between spectrum energy distribution and heterophily. Then in order to make full use of the node label information, a local environmental constraint module is adaptively designed. The comprehensive experimental results on four real-world fraud detection datasets denote that SEC-GFD outperforms other competitive graph-based fraud detectors. We release our code at https://github.com/Sunxkissed/SEC-GFD.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの不正検出(GFD)は、半教師付きノードバイナリ分類タスクとして困難なものと見なすことができる。 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)がGFDに広く適用され、近隣情報を集約することでノードの異常な可能性を特徴づけている。 しかし、不正グラフは本質的にヘテロ親和性を持つため、ほとんどのGNNはホモフィリーの仮定により性能が劣る。 また,異種不均衡問題が存在するため,既存のモデルでは貴重なノードラベル情報を十分に利用していない。 以上の課題に対処するため,本研究では,セミ教師付きGNNベースの不正検知器SEC-GFDを提案する。 ハイブリッドフィルタモジュールとローカル環境制約モジュールとを具備し、2つのモジュールをそれぞれヘテロフィリーおよびラベル利用問題を解決するために利用する。 最初の加群はスペクトル領域の観点から始まり、ヘテロフィイ問題をある程度解決する。 具体的には、スペクトルエネルギー分布とヘテロフィリーの相関に基づいて、スペクトルを様々な混合周波数帯域に分割する。 そして、ノードラベル情報をフル活用するために、ローカル環境制約モジュールを適応的に設計する。 4つの実世界の不正検出データセットの総合的な実験結果は、SEC-GFDが他の競合グラフベースの不正検出よりも優れていることを示している。 コードについてはhttps://github.com/Sunxkissed/SEC-GFD.comで公開しています。

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