【ETHZ博士论文】金融网络与图学习的其他探索

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来源：专知 本文 约1000字 ，建议阅读 5 分钟 在本论文中，我们从机器学习和理论的角度研究图问题。 在本论文中，我们从机器学习和理论的角度研究图问题。特别地，我们探索了金融领域中的应用，重点关注欺诈检测、中央银行救助和贷款问题。论文分为两个主要部分，大致对应于这两种视角。 第一部分，我们对图神经网络（GNN）进行了修改，以提高其表达能力，并使其适应不同类型的图。首先，我们研究了交易图中的金融犯罪检测。该领域存在明显的真实世界数据缺乏，因此我们首先建立了新的基准数据集。我们引入了一种新的模拟器，用于生成逼真的反洗钱数据集，并将这些数据集贡献给公众使用。在此数据的基础上，我们使用GNN进行欺诈检测。我们提出了一组对标准GNN的修改，使其能够在有向多重图中检测复杂的子图模式，包括常见的欺 ………………………………