基于差异量化与反事实图卷积的动态因果建模在信用卡欺诈检测中的应用

本文推荐一种创新性的信用卡欺诈检测模型DQC-GCN（Discrepancy-Quantified Counterfactual Graph Convolutional Network），通过差异量化策略（TFDQ）构建交易图谱，结合图卷积网络（GCN）增强节点特征，并引入动态反事实假设机制（CHM）优化因果推理。该模型显著提升了金融欺诈识别的鲁棒性与动态适应性。

　　

亮点

1. 构建差异量化交易图谱：提出多维度（直接/间接/时序）交易特征差异量化策略，通过混合加权机制生成自适应阈值，构建差异化交易图谱。

2. 图卷积节点增强策略：设计带有特征加权机制的GCN隐藏层，强化正样本表征能力，提升交易节点表达力。

3. 动态反事实假设机制：通过门控机制将训练参数映射至现实场景，消除因果效应生成假设世界，利用差异因子迭代优化因果平衡。

方法学

基于信用卡交易数据的探索性分析，DQC-GCN架构包含三大模块：

• TFDQ模块：量化交易特征差异

• GFE模块：图卷积特征增强学习

• CHM模块：反事实假设机制动态优化节点关系

实验

在公开数据集上验证模型性能，通过可视化增强可解释性，证明其优于传统GCN模型。

结论与展望

本研究突破静态图卷积局限，通过动态因果建模提升欺诈分类性能，未来可扩展至其他时序敏感型金融风控场景。

（注：翻译严格保留专业术语如GCN/TFDQ等缩写，并采用生命科学领域常见的"动态因果建模""节点增强"等表述增强专业性）