Fraud Detection based on Graph Neural Networks
1. Label Information Enhanced Fraud Detection against Low Homophily in Graphs (WWW ‘23) Introduction GNN4FD存在问题： 大多数基于GNN的欺诈检测器难以泛化到low homophily网络中，除此之外，如何充分利用label信息也是Fraud detection的重要因素。即如果一个Fraud node的邻居都是benign nodes，那么这样的图就是heterophily or low homophily graph，由于GNN的neighborhood aggregation机制，target node的表示会和它的邻居相似，无论他们的label是否不同，这样会使得GNN难以区分位于异质邻域内的Fraud nodes。另外， 现有的GNN4FD方法利用label信息的能力有限，这些方法仅在训练阶段使用label信息作为监督信号，但是在设计message passing 机制的过程中并没有使用label信息。 为了解决上述2个挑战，本文提出GAGA: 基于分组聚合的Transformer。 GAGA首先提出了一种预处理策略Group Aggregation (GA, 分组聚合)，然后每个节点的原始邻居特特征被分组为序列数据。 然后提出一种科学系的编码方式来编码structural，relational 和label信息 （全局），即整个图的relational encoding，group encoding 和 hop encoding （图中又几个relation就有几个relational embedding，取几个hop就又几个hop embedding..）。 最后用多头attention为每个节点聚合embedding sequence. Preliminaries Multi-relational fraud graph construction Multi-relational fraud graph $\mathcal{G}(\mathcal{V}, \mathcal{E}, \mathcal{X}, \mathcal{Y})$, 其中节点集$\mathcal{V}=\left\{v_1, v_2, \ldots, v_N\right\}(N=|\mathcal{V}|)$，$R$ 个邻接矩阵$\mathcal{E}=\left\{\mathbf{A}_1, \mathbf{A}_2, \ldots, \mathbf{A}_R\right\}(R=|\mathcal{E}|)$的多关系图 （$R$个关系）。节点feature vectors $X=\left\{\mathbf{x}_1, \mathrm{x}_2, \ldots, \mathrm{x}_N\right\}$以及节点的label集合$\mathcal{Y}$。 对于一个relation的邻接矩阵$\mathbf{A}_r$，如果$\mathbf{A}_1[u,v]=1$，那么在关系$r$下节点$u$和$v$被连接。每个节点$v \in \mathcal{V}$ 有一个$d$维feature vector $\mathbf{x}_v \in \mathbb{R}^d$。 在基于Graph的fraud detection中，我们考虑半监督场景，其中一小部分节点 $\hat{\mathcal{V}} \supset \mathcal{V}$是有label的 （$y=1$表示该节点为fraud node，$y=0$表示该节点为benign node）所以对于fraud graph，节点class数为2。 ...