CARE-GNN 项目使用教程

CARE-GNN 项目使用教程

CARE-GNN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CARE-GNN

1. 项目介绍

CARE-GNN（CAmouflage-REsistant Graph Neural Network）是一个基于图神经网络（GNN）的欺诈检测器，专门设计用于识别和对抗伪装欺诈者。该项目在CIKM 2020会议上发表，通过多关系图和三个增强模块来提升其性能：

• 标签感知相似度测量：测量中心节点与其邻居节点之间的相似度。
• 相似度感知邻居选择器：利用top-p采样和强化学习选择每种关系下的最佳邻居数量。
• 关系感知邻居聚合器：使用最佳邻居选择阈值作为权重，直接从不同关系中聚合信息。

CARE-GNN具有以下优势：

• 适应性：能够适应任意多关系图，自适应选择最佳邻居进行聚合。
• 高效性：计算效率高，无需注意力机制和深度强化学习。
• 灵活性：支持多种神经模块和外部知识的集成。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

确保你已经安装了Python 3.6或更高版本。然后，按照以下步骤下载并安装CARE-GNN项目：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/YingtongDou/CARE-GNN.git

# 进入项目目录
cd CARE-GNN

# 安装依赖包
pip3 install -r requirements.txt

2.2 数据准备

在项目目录下，解压数据集文件：

unzip /data/Amazon.zip
unzip /data/YelpChi.zip

2.3 数据预处理

生成CARE-GNN所需的邻接列表：

python data_process.py

2.4 模型训练

使用默认设置运行CARE-GNN模型：

python train.py

3. 应用案例和最佳实践

3.1 欺诈检测

CARE-GNN在欺诈检测领域表现出色，特别是在处理伪装欺诈者时。通过多关系图和增强模块，CARE-GNN能够有效识别和区分正常用户和欺诈用户。

3.2 数据集选择

项目提供了两个数据集：YelpChi和Amazon。你可以根据实际需求选择合适的数据集进行训练和测试。

3.3 参数调整

在train.py文件中，你可以通过调整参数来优化模型性能。例如，调整学习率、批量大小和层数等。

4. 典型生态项目

4.1 RioGNN

RioGNN是基于CARE-GNN扩展的GNN模型，集成了更多的强化学习模块，进一步提升了模型的性能和适应性。

4.2 TensorFlow Toolbox

CARE-GNN项目还集成了多个基于GNN的欺诈检测器，形成了一个开源工具箱。你可以在这个工具箱中找到更多相关的GNN模型和应用案例。

通过以上步骤，你可以快速上手并应用CARE-GNN项目进行欺诈检测。希望这篇教程对你有所帮助！

CARE-GNN 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CARE-GNN