金融网络中的时间模体：基于 Mercari、JPMC 与 Venmo 平台的研究
社会与信息网络
2025-07-14 v2 人工智能
摘要
理解人们之间金融交易的动态对于欺诈检测等多种应用至关重要。金融交易网络的一个重要方面是时间性。在图结构内考虑交易的顺序与重复可带来新的洞见。时间模体，定义为在短时间段内相互交互的一组节点，是此背景下的一种有前景的工具。本工作中，我们研究了三个独特的时间金融网络：Mercari（一个在线市场）中的交易、J.P. Morgan Chase 生成的合成网络中的支付，以及 Venmo 用户间的支付与好友关系。我们考虑 Mercari 与 J.P. Morgan Chase 网络上的欺诈检测问题，其真实标签可用。我们展示时间模体相较若干基线方法具有更优性能，包括一种考虑简单图特征的前述方法与两种节点嵌入技术（LINE 与 node2vec），且在运行时间性能上实用。对于 Venmo 网络，我们探究了金融与社会关系在三项任务上的相互作用：好友预测、商家识别与时间循环分析。在好友预测上，时间模体优于 Jaccard 与 Adamic-Adar 测度等通用启发式方法。我们也能以高准确率识别商家，并观察到罕见模体（如时间循环）中有趣的模式。我们相信本工作的分析、数据集与经验将有益于未来金融交易网络的研究。
引用
@article{arxiv.2301.07791,
title = {Temporal Motifs for Financial Networks: A Study on Mercari, JPMC, and Venmo Platforms},
author = {Penghang Liu and Bahadir Altun and Rupam Acharyya and Robert E. Tillman and Shunya Kimura and Naoki Masuda and Ahmet Erdem Sarıyüce},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.07791},
year = {2025}
}
备注
To appear at ASONAM 2025