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图异常检测在金融反欺诈中的应用研究进展 被引量:8
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作者 刘华玲 刘雅欣 +2 位作者 许珺怡 陈尚辉 乔梁 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第22期41-53,共13页
随着数字金融的快速发展,欺诈呈现出智能化、产业化以及强隐蔽性等新特点,传统的专家规则和机器学习方法局限性日益显现。图异常检测技术对关联信息具有强大的处理能力,为金融反欺诈提供了新的思路。简要介绍了图异常检测的发展历程和优... 随着数字金融的快速发展,欺诈呈现出智能化、产业化以及强隐蔽性等新特点,传统的专家规则和机器学习方法局限性日益显现。图异常检测技术对关联信息具有强大的处理能力,为金融反欺诈提供了新的思路。简要介绍了图异常检测的发展历程和优势;着重从个体反欺诈和群体反欺诈两个视角,将图异常检测划分为基于特征、基于邻近性、基于图表示学习和基于社区划分的个体欺诈检测,以及基于稠密子图、基于稠密子张量和基于深层网络结构的团伙欺诈检测,并对每类技术的基本思想、优缺点、研究进展和典型应用进行对比分析;同时归纳总结了常用的数据集和评价指标,并给出图异常检测在金融反欺诈中的发展前景和研究方向。 展开更多
关键词 金融反欺诈 图异常检测 数字化金融服务
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