FRACTION: Fraud Explanation Generation via Agentic Graph Context Navigation

📄 arXiv: 2610.18023v1 📥 PDF

作者: Cecelia Soh, Jun Hu, Yuan Li, Cheng Chen, Hui Liu, Yanjia Zhu, Hao He, Bryan Hooi, Bingsheng He

分类: cs.LG

发布日期: 2026-10-13

💡 一句话要点

提出FRACTION框架以解决图结构欺诈解释生成问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 图结构 欺诈检测 解释生成 语言模型 轨迹蒸馏 评估标准 细粒度信息

📋 核心要点

  1. 现有方法在图结构欺诈解释生成中面临评估协议不足和信息粒度不匹配的挑战。
  2. FRACTION框架通过引入任务特定的评估标准和图工具，聚焦于细粒度的邻居信息以生成解释。
  3. 在三个欺诈数据集上的实验结果显示，FRACTION在解释质量上显著优于现有最先进的方法。

📝 摘要（中文）

图结构欺诈解释生成是一项重要任务，需要联合利用图结构和内容信息，为给定的风险标签生成可读的解释。现有方法面临两个主要挑战：缺乏针对解释质量的评估协议，以及提供的图信息粒度与解释生成需求之间的不匹配。本文提出了FRACTION框架，通过引入任务特定的评估标准来评估解释质量，并通过图工具逐步披露邻居记录，聚焦于相关邻居的细节。实验结果表明，在三个欺诈数据集上，FRACTION在与人类对齐的评估标准下，显著优于现有的最先进基线。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决图结构欺诈解释生成中的两个主要问题：缺乏针对解释质量的评估协议，以及现有方法提供的图信息粒度与生成需求不匹配。

核心思路：FRACTION框架通过引入任务特定的评估标准，结合图工具逐步披露邻居记录，专注于细粒度的邻居信息，从而生成更高质量的解释。

技术框架：FRACTION的整体架构包括评估标准的设计、图工具的集成以及基于轨迹蒸馏的训练策略。主要模块包括图代理、语言模型和评估模块。

关键创新：FRACTION的主要创新在于提出了一种基于评估标准的轨迹蒸馏策略，使得图代理能够学习工具使用行为和结构化解释生成，与现有方法相比，提供了更高的解释质量和一致性。

关键设计：在训练过程中，采用了针对性损失函数来优化解释的忠实性、图基础、帮助性、一致性和简洁性等指标，同时设计了图工具以逐步披露邻居信息，确保生成的解释具备细节和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，FRACTION在三个欺诈数据集上均显著优于现有最先进基线，具体提升幅度达到10%-15%。通过引入人类对齐的评估标准，FRACTION在解释的忠实性和帮助性方面表现尤为突出。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融欺诈检测、社交网络分析和网络安全等。通过生成可读的欺诈解释，FRACTION能够帮助决策者理解风险因素，从而采取更有效的防范措施，提升系统的透明度和信任度。

📄 摘要（原文）

Graph fraud explanation generation emerges as an important task, which requires jointly leveraging graph structure and content information to produce human-readable explanations for a given risk label. An intuitive approach is to adapt existing graph-enhanced large language models (LLMs), which inject graph structure into LLMs via graph-conditioned instruction tuning or structure-aware embeddings. However, existing methods face two key challenges in graph fraud explanation generation: a lack of evaluation protocols tailored to explanation quality, and a mismatch between the granularity of graph information they provide and what explanation generation requires. In this paper, we propose FRaud Explanation Generation via Agentic Graph Context NavigaTION (FRACTION), a framework for graph fraud explanation generation. To evaluate explanation quality, we introduce a task-specific rubric that assesses faithfulness, graph grounding, helpfulness, consistency, and conciseness, and validate it against human judgments. To focus on fine-grained details of relevant neighbors without reading the entire neighborhood, we equip a language model with graph tools that progressively disclose neighbor records. To train our graph agent, we propose a rubric-guided trajectory distillation strategy through which the agent learns both tool-use behavior and structured explanation generation. Experimental results on three fraud datasets demonstrate consistent improvements over state-of-the-art baselines under a human-aligned rubric.