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arXiv cs.AI@Liming Liu, Chao Hu, Mingfei Lu, Yiwei Ge, Xingle Li, Heyuan Shi
推荐理由：这篇论文提出了ADC-GNN，在少样本场景下用扩散对比学习搞定图欺诈检测，三个公开基准上比现有方法都好，做风控的朋友可以看看
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6月29日
10:08
ADC-GNN是一个统一框架，结合扩散引导特征增强、对比表示学习和多跳谱注意力，用于少样本图欺诈检测。论文指出真实欺诈图存在稀疏不平衡监督和表示稀释问题。在三个公共基准和约6万条记录的私有电信数据集上，以1%训练设置评估，ADC-GNN持续优于原始欺诈基线及四种近期基线。额外分析验证了其稳定性、训练比例影响和模块效果。
6月16日
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6月12日
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6月11日
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5月26日
11:48
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arXiv cs.AI@Jinsheng Guo, Zhenhao Weng, Yibo Liu, Yan Qiao, Meng Li
精选
推荐理由：图欺诈检测从业者终于有了对抗伪装连接的新武器——L2IR用LLM拆穿欺诈意图，直接提升检测精度，做反欺诈系统的团队值得一试。
5月20日
11:11
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arXiv cs.LG@Sudheer Tubati, Amit Goyal
精选
推荐理由：SAGE解决了欺诈检测中难以区分合法异常与真实欺诈的痛点，做风控或流媒体反作弊的团队可以直接参考其门控集成思路，值得一试。