基于 GNNExplainer 和 Shapley 值的可解释欺诈检测
机器学习
2025-09-17 v1
摘要
随着数字支付的使用日益频繁，金融欺诈的风险不断增加。尽管人工智能系统已广泛应用于欺诈检测，但社会和监管机构提高了这些系统在可靠性验证方面的透明度标准。为了提高欺诈调查的效率，欺诈分析师也能从简洁且易于理解的解释中获益。为了解决这些挑战，本文将专注于开发一个可解释的欺诈检测器。
引用
@article{arxiv.2509.12262,
title = {Explainable Fraud Detection with GNNExplainer and Shapley Values},
author = {Ngoc Hieu Dao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2509.12262},
year = {2025}
}
备注
B. Comp Dissertation