基于注意力增强与深度可分离卷积的消息传递机制在大规模图数据中的鲁棒欺诈检测研究

本研究针对图神经网络(GNNs)在欺诈检测中面临的标签不平衡和异质性邻居关系等挑战，提出了一种新型注意力增强深度可分离卷积消息传递框架(ADSCMP)。该模型通过分区聚合机制区分同质/异质邻居，结合轻量级注意力与深度可分离卷积，在Amazon/YelpChi等数据集上实现AUC最高达99.75%，相比基线模型提升显著，为大规模图欺诈检测提供了高效解决方案。

　　

在金融交易、社交网络和电商平台中，欺诈行为如同潜伏的"数字病毒"，传统检测方法往往在应对大规模图数据时捉襟见肘。图神经网络(GNNs)虽展现出潜力，却面临三重困境：欺诈节点占比不足10%的极端类不平衡、欺诈者刻意伪装导致的异质性连接(heterophily)，以及海量数据下的计算瓶颈。现有方法要么简单剔除异质邻居损失关键信息，要么因计算复杂度难以落地应用。

针对这些挑战，国内研究人员在《Journal of Advanced Research》发表创新成果，提出ADSCMP框架。该研究通过构建Amazon/YelpChi等真实场景数据集，创新性地将深度可分离卷积(DWConv)与注意力机制结合，实现邻居信息的智能筛选与高效聚合。关键技术包括：1)基于节点标签的三分区聚合策略；2)动态生成的根节点特异性权重矩阵；3)深度可分离卷积降低70%计算负载；4)多数据集验证框架(含T-Finance百万级节点社交图)。

【方法创新】
研究团队设计了分层消息传递机制：首先通过Φ函数计算邻居组的注意力系数α_g^(l)，再采用深度可分离卷积处理各分组特征，最后用Ψ函数生成动态权重W_fr,i^(l)。这种"分而治之"的策略使模型在40%标注数据下AUC达97.91%，在仅1%标注的半监督场景仍保持93.15%性能。

【性能突破】
在T-Social数据集测试中，ADSCMP的AUC(99.75±0.12%)和G-Mean(93.58±0.65%)均显著优于对比模型。特别在 heterophily 场景下，其通过α_i^(l-1)系数自适应融合异质邻居信息，使欺诈检测召回率提升19%。深度可分离卷积的采用使推理时间缩短至GAT模型的1/3，成功实现千万级节点图的实时处理。

【理论贡献】
该研究首次证明：1)异质邻居的差异聚合比简单剔除更有效；2)深度可分离卷积在保持DWConv特征提取能力的同时，参数量减少至标准卷积的1/8；3)根节点特异性权重破解了传统GNN的"过度平滑"困局。这些发现为图学习理论提供了新视角。

研究团队在讨论中指出，ADSCMP的轻量化特性使其在移动支付风控等场景具有应用潜力，未来可探索与联邦学习的结合。该成果不仅为欺诈检测树立新标杆，更为处理医疗知识图谱等异质大图提供了普适性框架，相关代码已开源供学术界验证。