I detta dokument fokuserar vi på upptäckt av bedrägerier på en signerad graf med endast en liten uppsättning märkta utbildningsdata. Vi föreslår ett nytt ramverk som kombinerar djupa neurala nätverk och spektral grafanalys. I synnerhet använder vi noden projicering (kallas spektral koordinat) i den låga dimensionen spektral utrymme av grafens adjacency matris som ingång av djupa neurala nätverk. Spektrala koordinater i spektralrymden fångar upp den mest användbara topologiinformationen i nätverket. På grund av den lilla dimensionen av spektralkoordinater (jämfört med dimensionen av adjakensmatrisen härledd från en graf), utbildning djupa neurala nätverk blir möjlig. Vi utvecklar och utvärderar två neurala nätverk, djup autoencoder och konvolutionella neurala nätverk, i vårt ramverk för att upptäcka bedrägerier. Experimentella resultat på ett riktigt signerat diagram visar att våra spektrumbaserade djupa neurala nätverk är effektiva för att upptäcka bedrägerier.
Forskning i Ref föreslog två djupa neurala nätverk för upptäckt av bedrägerier på en signerad graf.
Spectrum-based Deep Neural Networks for Fraud Detection
{'venue': "CIKM '17", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}