【摘 要】
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[目的/意义]旨在从图神经网络的视角提出一种新的水军检测算法，为保障电子商务环境健康、商家信誉、市场公平提供支持。[研究设计/方法]结合多关系图神经网络，引入新型采样策略，设计出一种基于精准化采样和自适应邻域的多关系神经网络的电子商务反欺诈算法，并将这种新算法应用于真实世界Yelp和Amazon的数据集上进行效果检验。[结论/发现]与过去的反欺诈方法对比发现：这一新方法在缓解类别不平衡带来的影响时
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“数据驱动的电商信誉评分机制和虚假群组检测模型研究”（71901115）的研究成果之一～～；
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[目的/意义]旨在从图神经网络的视角提出一种新的水军检测算法，为保障电子商务环境健康、商家信誉、市场公平提供支持。[研究设计/方法]结合多关系图神经网络，引入新型采样策略，设计出一种基于精准化采样和自适应邻域的多关系神经网络的电子商务反欺诈算法，并将这种新算法应用于真实世界Yelp和Amazon的数据集上进行效果检验。[结论/发现]与过去的反欺诈方法对比发现：这一新方法在缓解类别不平衡带来的影响时有显著的效果。[创新/价值]该方法提供了一种新的抽样策略，为有效解决欺诈检测研究中面临的海量用户中仅有少量欺诈用户导致的类别不平衡问题，提供了一种新的思路。
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