图神经网络在欺诈检测中的应用研究综述

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摘要：欺诈行为已渗透至金融、电商、保险等多个领域，其造成的危害极为严重。传统欺诈检测方法存在难以适应欺诈模式快速演变或忽略实体间关联关系等缺陷，而图神经网络（GNN）能建模实体关联，为欺诈检测提供新范式。本文综述其研究进展，分析数据不平衡、欺诈伪装等技术挑战，阐述不平衡学习、抗伪装等方法创新，介绍在金融、保险、电商等领域的应用，总结技术脉络与创新方向，为后续研究提供参考。（剩余9104字）

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