基于异质图神经网络的异常账户检测

本文的目的是检测支付宝的异常用户。文中针对支付宝用户的“设备聚集性”和“活动聚集性”特征，在传统GCN的基础上进行改进提出GEM模型：考虑不同节点类型构建异构图，利用聚合函数结合邻居节点信息，此外还引入了注意力机制进行建模。对比其他模型取得了较好的效果

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