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申请/专利权人：广西师范大学

摘要：本发明公开了一种基于Shapley值快速计算的欺诈检测解释方法，包括如下步骤：步骤一：采用节点分类任务的数据集和图分类数据集，对数据集中的数据进行预处理；步骤二：根据待解释的图神经网络，确定节点集中任意两个节点共同作用时对预测的贡献以及每个节点单独作用时对预测的贡献；步骤三：计算两个节点之间的交互强度分数；步骤四：通过交互强度分数在节点集中筛选出的前k个节点形成的集合S；步骤五：根据节点集中的每个节点得到的交互贡献合作者集合计算每个节点的Shapley值，取出Shapely值最大的前topk个节点，这些节点组成的子图视为解释。这种方法对解释的准确性高，而且有效地解决了Shapley值计算复杂度高、生成解释时间长的问题，获得了良好的性能。

主权项：1.基于Shapley值快速计算的欺诈检测解释方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：采用节点分类任务的数据集和图分类数据集，首先对数据集中的数据进行预处理：若为节点分类任务的数据集，仅考虑该数据集在待解释节点的L跳内的节点所形成的节点集中计算Shapley值；若为图分类任务的图分类数据集，在图分类数据集一个图中的所有节点组成的节点集计算Shapley值，节点集中删除目标节点后形成的集合在Shapley值计算中称为玩家集合；步骤二：根据待解释的图神经网络，确定节点集中任意两个节点共同作用时对预测的贡献以及每个节点单独作用时对预测的贡献；步骤三：根据单个节点对预测的贡献，以及两个节点共同作用时对预测的贡献来计算两个节点之间的交互强度分数；步骤四：通过交互强度分数在节点集中筛选出的前k个节点形成的集合称为交互贡献合作者集合S，k为自定义的超参数，Si表示节点i的交互贡献合作者集合；利用交互强度分数为节点集中的每个节点找到的交互贡献合作者集合中的元素数量为k个，每个节点的原始玩家集合中元素的数量为节点集中元素数量减一，说明每个节点计算Shapley值时形成的联盟数量会减少一半，使得每个节点的Shapley值计算时间减少；步骤五：根据节点集中的每个节点得到的交互贡献合作者集合计算每个节点的Shapley值，然后对每个节点的Shapley值进行排序，取出Shapely值最大的前topk个节点，这些节点组成的子图视为解释。

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百度查询： 广西师范大学 基于Shapley值快速计算的欺诈检测解释方法