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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种基于多阶段数据增强的去噪图欺诈检测方法，包括以下步骤：S11、获取信用卡用户社交网络图；S12、利用预构建的图神经网络的预测结果，用户将划分以获得用户组群；S13、基于对比学习的数据增强策略，以自监督的方式增强每个用户组群中用户的嵌入表示；S14、通过图神经网络固有的记忆效应筛选用户，并采用多阶段去噪机制执行对应的数据增强，以指导图神经网络鲁邦训练与更新用户组群的分布；S15、重复上述S12至S14，直至获鲁邦的用户嵌入表示；S16、利用用户嵌入表示，计算用于检测欺诈的用户真实画像。本发明还提供了一种去噪图欺诈检测装置。本发明提供的方法能提高欺诈检测模型的性能，减少在信用卡交易场景中欺诈交易情况的发生。
主权项：1.一种基于多阶段数据增强的去噪图欺诈检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S11、构建信用卡用户社交网络图，其中以用户信息为节点，将用户之间的交互信息作为边，所述用户信息包括用户的属性信息和身份标签；S12、利用预构建的图神经网络对信用卡用户社交网络图中每个节点进行预测，并基于预测结果中散度将用户进行划分以获得用户组群，所述用户组群包括干净用户、伪装用户和噪声用户；S13、基于对比学习的数据增强策略，以自监督的方式增强每个用户组群中用户的嵌入表示；S14、通过所述图神经网络固有的记忆效应筛选用户，并采用多阶段去噪机制执行对应的数据增强，以指导所述图神经网络鲁邦训练与更新用户组群的分布；S15、重复上述S12至S14，直至获鲁邦的用户嵌入表示；S16、利用迭代获得的用户嵌入表示，计算用于检测欺诈的用户真实画像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 一种基于多阶段数据增强的去噪图欺诈检测方法及装置
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