Snabbt och massivt införande av mobila betaltjänster/betalningstjänster online har medfört nya utmaningar för tjänsteleverantörerna och tillsynsmyndigheterna när det gäller att säkerställa att sådana tjänster/system används på rätt sätt. I det här dokumentet drar vi nytta av den senaste tidens framsteg inom nätbaserade grafrepresentationsutbildningar för att upptäcka onormala eller misstänkta finansiella transaktioner i e-betalningsnätverk i verkligheten. I synnerhet föreslår vi en end-to-end Graph Convolution Network (GCN)-baserad algoritm för att lära sig inbäddningar av noder och kanter av en storskalig tidsevolverande graf. I samband med transaktionsgrafer för e-betalning kan de resulterande nod- och kantbäddarna effektivt karakterisera användar-bakgrunden samt enskilda kontoinnehavares finansiella transaktionsmönster. Som sådan kan vi använda grafen inbäddande resultat för att driva nedströms graf gruvdrift uppgifter som node-klassificering för att identifiera olagliga konton inom betalningsnätverken. Vår algoritm överträffar toppmoderna system inklusive GraphSAGE, Gradient Boosting Decision Tree och Random Forest för att leverera betydligt högre noggrannhet (94,62 % respektive 86,98 %) vid klassificering av användarkonton inom 2 praktiska epayment transaktionsdata. Det uppnår också enastående noggrannhet (97,43%) för en annan biomedicinsk enhet identifiering uppgift samtidigt som endast kantrelaterad information används.
Tam m.fl. föreslog en Graph Convolution Network (GCN)-baserad inbäddningsmetod för att identifiera olagliga konton inom e-betalningsnäten, inklusive Ethereum Transaktion Network Ref.
Identifying Illicit Accounts in Large Scale E-payment Networks -- A Graph Representation Learning Approach
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}