論文の概要: Social Network User Profiling for Anomaly Detection Based on Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19380v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 06:16:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 02:13:56.40226
• Title: Social Network User Profiling for Anomaly Detection Based on Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークを用いた異常検出のためのソーシャルネットワークユーザプロファイリング
• Authors: Yiwei Zhang,
• Abstract要約: 本研究では,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたソーシャルネットワークユーザ画像のリスク価格異常検出手法を提案する。 ソーシャルネットワークデータモデリングにおける従来の手法の限界を考えると、グラフオートエンコーダ(GAE)とグラフアテンションネットワーク(GAT)を組み合わせる。 その結果,提案手法は,AUC,F1スコア,精度,リコールにおいて最高の性能を達成し,その有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.209300340234924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This study proposes a risk pricing anomaly detection method for social network user portraits based on graph neural networks (GNNs), aiming to improve the ability to identify abnormal users in social network environments. In view of the limitations of traditional methods in social network data modeling, this paper combines graph autoencoders (GAEs) and graph attention networks (GATs) to achieve accurate detection of abnormal users through dynamic aggregation of neighbor features and reconstruction error evaluation. The Facebook Page-Page Network dataset is used in the experiment and compared with VAE, GNN, Transformer and GAE. The results show that the proposed method achieves the best performance in AUC, F1-score, Precision and Recall, verifying its effectiveness. In addition, this paper explores the computational efficiency of the model in large-scale data and looks forward to combining self-supervised learning, federated learning, and other technologies in the future to improve the robustness and privacy protection of risk assessment. The research results can provide efficient anomaly detection solutions for financial risk control, social security management, and other fields.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたソーシャルネットワークユーザポートレートのリスク価格異常検出手法を提案する。 本稿では,グラフオートエンコーダ(GAE)とグラフアテンションネットワーク(GAT)を組み合わせて,隣接する特徴の動的集約と再構成誤差評価によって異常ユーザを正確に検出する手法を提案する。 Facebook Page-Page Networkデータセットは実験で使用され、VAE、GNN、Transformer、GAEと比較される。 その結果,提案手法は,AUC,F1スコア,精度,リコールにおいて最高の性能を達成し,その有効性を検証した。 さらに, 大規模データにおけるモデルの計算効率について検討し, 自己教師付き学習, フェデレーション学習, その他の技術を組み合わせて, リスクアセスメントの堅牢性とプライバシ保護の改善を期待する。 研究結果は、金融リスク管理、社会保障管理、その他の分野の効率的な異常検出ソリューションを提供することができる。

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