論文の概要: Advanced Financial Fraud Detection Using GNN-CL Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.06529v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 03:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 19:25:27.807894
• Title: Advanced Financial Fraud Detection Using GNN-CL Model
• Title（参考訳）: GNN-CLモデルを用いた高度なファイナンシャルフラッド検出
• Authors: Yu Cheng, Junjie Guo, Shiqing Long, You Wu, Mengfang Sun, Rong Zhang,
• Abstract要約: 本稿では,金融不正検出の分野において,革新的なGNN-CLモデルを提案する。 グラフニューラルネットワーク(gnn)、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)、長期記憶(LSTM)の利点を組み合わせる。 本稿では,マルチ層パーセプトロン(MLPS)を用いてノードの類似性を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.5240775562349
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The innovative GNN-CL model proposed in this paper marks a breakthrough in the field of financial fraud detection by synergistically combining the advantages of graph neural networks (gnn), convolutional neural networks (cnn) and long short-term memory (LSTM) networks. This convergence enables multifaceted analysis of complex transaction patterns, improving detection accuracy and resilience against complex fraudulent activities. A key novelty of this paper is the use of multilayer perceptrons (MLPS) to estimate node similarity, effectively filtering out neighborhood noise that can lead to false positives. This intelligent purification mechanism ensures that only the most relevant information is considered, thereby improving the model's understanding of the network structure. Feature weakening often plagues graph-based models due to the dilution of key signals. In order to further address the challenge of feature weakening, GNN-CL adopts reinforcement learning strategies. By dynamically adjusting the weights assigned to central nodes, it reinforces the importance of these influential entities to retain important clues of fraud even in less informative data. Experimental evaluations on Yelp datasets show that the results highlight the superior performance of GNN-CL compared to existing methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、グラフニューラルネットワーク(gnn)、畳み込みニューラルネットワーク(cnn)、長期記憶(LSTM)の利点を相乗的に組み合わせることで、金融不正検出の分野における画期的なGNN-CLモデルを提案する。 この収束により、複雑なトランザクションパターンの多面的解析が可能となり、検出精度と複雑な不正行為に対するレジリエンスが改善される。 本稿では,マルチ層パーセプトロン(MLPS)を用いてノード類似性を推定し,偽陽性につながる近傍雑音を効果的に除去する手法を提案する。 このインテリジェントな浄化機構により、最も関連性の高い情報のみが考慮されることが保証され、それによってモデルによるネットワーク構造に対する理解が向上する。 特徴の弱化は、鍵信号の希釈によりグラフベースのモデルに悩まされることが多い。 機能弱化の課題にさらに対処するため、GNN-CLは強化学習戦略を採用している。 中央ノードに割り当てられた重みを動的に調整することで、情報の少ないデータでも重要な詐欺の手がかりを保持するために、これらの影響力のあるエンティティの重要性を補強する。 Yelpデータセットの実験的評価は、既存の手法と比較して、GNN-CLの優れたパフォーマンスを強調していることを示している。

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