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题名基于知识图谱嵌入的异构图欺诈用户检测
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作者
吕舒琦
张云峰
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机构
山东开放大学直属学院
山东财经大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第S2期933-939,共7页
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文摘
在信用支付服务场景中,欺诈用户的检测问题一直是一个研究热点。在深度学习方法中,通常使用异质信息网络来建模不同类型的节点对象及其交互关系,如用节点表示支付服务场景中的用户及商家,用边来表示节点之间的交互关系,以充分利用图的结构信息。然而,已经提出的很多模型在捕捉节点特征信息时,往往只关注元路径端节点而忽略了元路径中间节点的信息,这将导致信息丢失的问题。因此,提出了一种基于知识图谱嵌入的异构图欺诈用户检测模型。首先,引入知识图谱嵌入方法作为元路径内部聚合编码器,与只关注元路径上端节点的方法不同,元路径内部聚合编码器在获取节点信息时会同时关注元路径中间节点,以聚集整条元路径上的节点信息,能够有效解决信息丢失的问题。除此之外,设计了一个多层融合注意力机制,从节点以及路径层面模拟用户对属性和元路径的偏好,并在全局层面以融合的角度分析特征的重要程度。在不同类型数据集上的实验结果表明,与现有的多种欺诈检测方法相比,所提模型取得了相对较好的结果。
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关键词
欺诈检测
图神经网络
异构图
知识图谱嵌入
多层融合注意力机制
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Keywords
Fraud detection
Graph neural network
Heterogeneous graph
Knowledge map embedding
Multi-layer fusion attention mechanism
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名文本相似度计算方法综述
被引量：14
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作者
魏嵬
丁香香
郭梦星
杨钊
刘辉
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机构
西安理工大学计算机科学与工程学院
山东开放大学直属学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第9期18-32,共15页
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基金
国家重点研发计划项目(2022YFE0138600)
教育部人文社会科学研究规划基金(23YJA870011)
重庆市计算智能重点实验室项目(2020FF02)。
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文摘
文本相似度计算是自然语言处理的一部分,用来计算两个词、句子及文本之间的相似程度,具有多种应用场景,文本相似度计算的研究对于人工智能的发展有着重要作用。文本相似度计算起初基于字符串表面,随着词向量的提出,文本相似度计算可进行基于统计以及深度学习的建模与计算,也可与预训练模型相结合。首先,将文本相似度计算方法分为基于字符串、基于词向量、基于预训练模型、基于深度学习、其他方法5类,并对这些方法进行简要介绍。然后,根据不同文本相似度计算方法的原理,具体介绍了编辑距离、汉明距离、词袋模型、向量空间模型(VSM)、深度结构语义模型(DSSM)、句子嵌入的简单对比学习(SimCSE)等常见方法。最后,对文本相似度计算常用的数据集以及评价标准进行整理和分析,并对文本相似度计算的未来发展进行展望。
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关键词
文本相似度
字符串
词向量
预训练模型
深度学习
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Keywords
text similarity
character string
word vector
pre-trained model
deep learning
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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