基于图神经网络算法的反欺诈数据识别及代码实现

最新推荐文章于 2025-08-31 07:45:00 发布
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本文探讨了图神经网络（GNN）在反欺诈数据识别中的作用，介绍GNN的基本组成，包括图卷积层和图池化层。通过构建交易数据的图结构，使用基于图卷积网络的模型进行反欺诈识别，解决不平衡数据集问题，并提供PyTorch实现的代码示例。

引言

随着互联网的快速发展和电子支付的普及，欺诈行为也在不断增加。为了应对这一问题，反欺诈数据识别成为了金融和电子商务领域的重要挑战之一。图神经网络（Graph Neural Networks，简称GNN）作为一种强大的机器学习工具，在图数据分析和挖掘方面展现出了巨大的潜力。本文将介绍基于图神经网络算法的反欺诈数据识别方法，并提供相应的代码实现。

一、图神经网络算法简介

  1. 图神经网络概述

图神经网络是一种针对图数据的机器学习算法，能够对图中的节点和边进行学习和预测。它通过聚合节点的局部邻居信息和节点自身的特征来生成节点的表示向量，从而实现对节点属性和拓扑结构的学习。图神经网络已经在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域取得了显著的成果。

  1. 图神经网络的基本组成

图神经网络主要由两个核心组件构成：图卷积层和图池化层。

  • 图卷积层（Graph Convolutional Layer）：图卷积层是图神经网络的核心层，用于学习节点的表示向量。它通过将节点的邻居节点特征进行聚合，生成节点的新表示。常用的图卷积层包括Graph Convolutional Network（GCN）、GraphSAGE等。

  • 图池化层（Graph Pooling Layer）：图池化层用于对图进行降维和抽象，减少计算和内存消耗。常见的图池化方法有图最大池化（Graph Max Pooling）和图平均池化（Graph Average Pooling）等。

二、反欺诈数据识别的图神经网络模型

  1. 数
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基于图神经网络算法实现反欺诈数据识别 数据集+代码
机器学习深度学习业余选手
02-26 1484
图神经网络算法实现反欺诈数据识别 数据集+代码
【核心算法篇四】《DeepSeek图神经网络：社交网络反欺诈模型》
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Python信贷风控实战指南：3个反欺诈核心技术避坑要点
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图神经网络算法在反欺诈风控中的设计理念：从数据关联到风险挖掘
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06-04 806
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Python数据分析案例59——基于图神经网络的反欺诈交易检测（GCN,GAT,GIN）
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Python数据分析案例76——基于图神经网络的餐厅评论反欺诈识别
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基于卷积神经网络的网络入侵检测算法设计与实现
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KDD Cup 99（经典基准）NSL-KDD（改进版）CICIDS2017（含新型攻击）本文提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的网络入侵检测模型，针对传统检测方法在特征工程依赖性强和高维数据处理效率低的问题，设计具有时空特征提取能力的混合卷积架构。通过NSL-KDD数据集验证，模型实现98.7%检测准确率和0.96的F1-Score，较传统机器学习方法提升12%以上。随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出。网络入侵行为频繁发生，给个人、企业乃至国家安全带来了巨大威胁。
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