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讨论异常检测、图算法EnvolveGCN在AML中的运用;利用两大数据集,对基准算法进行试验;特别是图结构数据中半监督学习可利用标签传播等。对策建议使用机器学习金融科技赋能反洗钱工作。
基于图算法半监督学习的反洗钱模型可解释性研究
【摘 要】
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讨论异常检测、图算法EnvolveGCN在AML中的运用;利用两大数据集,对基准算法进行试验;特别是图结构数据中半监督学习可利用标签传播等。对策建议使用机器学习金融科技赋能反洗
【机 构】
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广东培正学院经济学院
【出 处】
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电脑编程技巧与维护
【发表日期】
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2021年6期
【基金项目】
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2020年度广东省科技创新战略专项资金项目《基于机器学习、云计算等金融科技特性的反金融欺诈数据模型应用研究》,“攀登计划”专项资金资助项日,项目编号:pjh20200652,东正院2020学年学生重点科研项目《基于大数据技术、云计算等特性搭建安全多方计算反金融欺诈数据模型的应用研究》(项目编号:paxk1920h021),广东培正学院大学生创新创业省级项目“基于区块链底层特性构建金融多场景下的开放
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