Advanced Financial Fraud Detection Using GNN-CL Model

本文提出的创新GNN-CL模型通过协同结合图神经网络（GNN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，在金融欺诈检测领域取得了突破。这种融合使得对复杂交易模式的多方面分析成为可能，提高了检测准确性，并增强了对复杂欺诈行为的韧性。本文的一个重要创新是使用多层感知机（MLPS）来估计节点相似性，有效地过滤邻域噪声，从而避免误报。这种智能净化机制确保只有最相关的信息被考虑，从而提高了模型对网络结构的理解。由于关键信号的稀释，特征削弱经常困扰基于图的模型。为了进一步解决特征削弱的挑战，GNN-CL采用了强化学习策略。通过动态调整分配给中心节点的权重，它强化了这些有影响力的实体的重要性，即使在信息不充分的情况下，也能保留欺诈重要线索。对Yelp数据集的实验评估表明，与现有方法相比，GNN-CL的结果突出了其卓越的性能。

这篇论文旨在通过结合图神经网络（GNN）、卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的优势，实现对复杂交易模式的多方面分析，提高金融欺诈检测的准确性和抗干扰性。

该论文的关键思路是采用多层感知器（MLP）来估计节点相似度，有效过滤邻域噪声，同时采用强化学习策略动态调整中心节点的权重，以保留重要线索。

该论文的亮点包括使用MLP过滤邻域噪声，采用强化学习策略动态调整中心节点的权重以保留重要线索，实验结果表明GNN-CL模型在Yelp数据集上具有优异的性能。

最近在该领域的相关研究包括《Graph Convolutional Networks for Financial Fraud Detection》、《Deep Learning for Financial Fraud Detection: A Survey》等。