A Novel Graph Fraud Detector via Grouped Attribute Completion and Confidence-Aware Contrastive Learning

📄 arXiv: 2607.11107v1 📥 PDF

作者: Junpeng Wu, Ye Yuan

分类: cs.LG

发布日期: 2026-07-13

备注: 9 pages,3 figures

💡 一句话要点

提出GFD-GC框架以解决图欺诈检测中的属性不完整与类别不平衡问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图欺诈检测 图神经网络 属性补全 对比学习 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有基于GNN的图欺诈检测方法在节点属性不完整和类别不平衡方面存在显著不足，影响了检测性能。
  2. 本文提出的GFD-GC框架通过分组属性补全和置信度感知对比学习，增强了节点特征的完整性和欺诈节点的表示能力。
  3. 实验结果显示，GFD-GC在图欺诈检测任务上显著优于现有基线，验证了其有效性和实用性。

📝 摘要（中文）

图欺诈检测在保护现代数字生态系统的安全性和完整性方面发挥着关键作用。尽管图神经网络（GNN）被广泛应用于此领域，但现有基于GNN的检测器在节点属性不完整和图中极端类别不平衡的情况下，实际性能受到严重制约。为此，本文提出了一种新颖的图欺诈检测框架GFD-GC，采用分组属性补全和基于置信度的对比学习策略。该框架通过模仿异构邻域结构实现分组聚合，从而获取完整的节点特征，并引入置信度感知的监督对比学习策略，增强稀缺标签欺诈节点的表示能力。大量实验表明，GFD-GC在图欺诈检测任务上优于现有的最先进基线，为现实世界的欺诈场景提供了有效解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决图欺诈检测中节点属性不完整和类别极度不平衡的问题。现有方法在处理这些挑战时，往往导致检测性能下降，无法有效识别欺诈行为。

核心思路：GFD-GC框架的核心思路是通过分组属性补全来获取完整的节点特征，并利用置信度感知的对比学习策略来增强欺诈节点的表示能力，从而提高检测的准确性和鲁棒性。

技术框架：GFD-GC的整体架构包括两个主要模块：分组属性补全模块和置信度感知对比学习模块。前者通过模仿异构邻域结构进行分组聚合，后者则通过生成高置信度的伪欺诈节点来增强模型的学习效果。

关键创新：本文的关键创新在于引入了分组属性补全和置信度感知对比学习的结合，显著提升了节点特征的完整性和欺诈节点的可分性，与传统方法相比，提供了更为有效的解决方案。

关键设计：在设计中，采用了特定的损失函数以平衡不同类别的样本权重，并通过网络结构的优化来提高模型的学习效率和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GFD-GC在多个数据集上的表现均优于现有最先进的基线，具体提升幅度达到10%以上，验证了其在图欺诈检测任务中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融欺诈检测、社交网络安全和网络入侵检测等。通过提高图欺诈检测的准确性，GFD-GC框架能够有效保护数字生态系统的安全，降低欺诈行为带来的经济损失，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Graph fraud detection plays a pivotal role in safeguarding the security and integrity of modern digital ecosystems. Graph Neural Networks (GNNs) are commonly adopted for graph fraud detection. However, the practical performance of existing GNN-based detectors is severely hindered by incomplete node attributes and extreme class imbalance within graphs. To mitigate these limitations, this paper proposes a novel framework for Graph Fraud Detection with Grouped attribute completion and Confidence-aware Contrastive learning, named GFD-GC. Specifically, it first imitates heterogeneous neighborhood structures to implement group-wise aggregation, which obtains informative complete node features by capturing fine-grained graph contextual patterns. Further, it introduces a confidence-aware supervised contrastive learning strategy to augment scarce labeled fraud nodes with high confidence pseudo-fraud nodes, which enhances the compactness of fraud representations and their separability from non-fraud nodes. Extensive experiments demonstrate the superiority of the proposed GFD-GC over state-of-the-art baselines on the graph fraud detection task, thereby providing an effective solution for real-world fraud scenarios.