PU GNN：基于图注意力网络与不平衡 PU 标签的 P2E MMORPG 拒付欺诈检测
机器学习
2023-06-26 v7 社会与信息网络
摘要
近年来，大型多人在线角色扮演游戏（MMORPG）中边玩边赚（P2E）系统的出现，使得游戏内物品比以往任何时候都更容易与现实世界价值互换。P2E MMORPG 中的物品可通过区块链网络直接与 Bitcoin、Ethereum 或 Klaytn 等加密货币进行交换。与传统游戏内物品不同，一旦写入区块链，即便发生拒付欺诈（如支付欺诈、取消或退款），游戏运营团队也无法恢复 P2E 物品。为解决该问题，我们提出一种新颖的拒付欺诈预测方法 PU GNN，其利用带 PU 损失的图注意力网络来同时捕捉玩家游戏内行为与 P2E 代币交易模式。通过采用改进的 GraphSMOTE，所提模型处理了拒付欺诈数据集中标签的不平衡分布。在三个真实世界 P2E MMORPG 数据集上的实验表明，PU GNN 优于先前提出的方法。
引用
@article{arxiv.2211.08604,
title = {PU GNN: Chargeback Fraud Detection in P2E MMORPGs via Graph Attention Networks with Imbalanced PU Labels},
author = {Jiho Choi and Junghoon Park and Woocheol Kim and Jin-Hyeok Park and Yumin Suh and Minchang Sung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2211.08604},
year = {2023}
}
备注
ECML PKDD 2023 (Applied Data Science Track)