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申请/专利权人：浙江大学
摘要：本发明公开了一种融合图扩散卷积与分组聚合特征的欺诈识别方法和装置。该方法包括提取原图结构，对原图进行图结构增强获得两跳图，输入到分类模型，包括对图按照关系类型划分关系子图，对各关系子图做特征分组聚合，对各关系子图分组聚合后的特征做图扩散卷积，再将各关系子图扩散卷积后的特征做关系聚合得到最终特征并通过全连接层输出预测结果。本发明的图扩散卷积除了聚合原图的分组邻域节点特征，还聚合了图结构增强生成的二跳图的分组邻域节点特征，充分利用了图的结构信息，关系信息，分组信息。本发明在欺诈检测领域的应用，能有效提高对欺诈的识别能力，有很大的实用价值。
主权项：1.一种融合图扩散卷积与分组聚合特征的欺诈识别方法，其特征在于，该方法包括：S1、构建训练数据：在欺诈识别场景中提取节点特征和图关系特征，得到原始图并打上欺诈标签；S2、对提取的原始图进行图结构增强，获得两跳图结构；S3、将原始图和两跳图输入欺诈分类模型并训练，直至达到预设的迭代次数；所述欺诈分类模型的计算过程包括：将原始图和两跳图按照关系分别划分为多张关系子图，对各关系子图做分组特征聚合；通过分组特征集合对各关系子图进行图扩散卷积；对图扩散卷积得到的特征进行关系聚合；将聚合后的特征输入到全连接层得到分类概率；S4、将需要欺诈识别场景下的原始图和两跳图输入到训练好的欺诈分类模型中，得到预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 融合图扩散卷积与分组聚合特征的欺诈识别方法和装置
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