arXiv cs.AI· Xiaobo Chen, Genliang Zhu, Ziyuan Wang, Chu Wang·· 1 天前AI 评分31
合成 HR/ERP 图薪资欺诈检测：规则、路径特征与图神经网络的归纳对比
Payroll Fraud Detection in Synthetic HR/ERP Graphs: An Inductive Comparison of Rules, Path Features, and Graph Neural Networks
AI 导读
一项针对合成 HR/ERP 图薪资欺诈检测的对比显示，基于链式连接特征的梯度提升模型平均精度（AP）达 0.823，优于 GraIL 类 GNN（0.663），且 4 跳 AP 达 0.646 对 0.272。在正样本率为 2.0% 的数据集上该提升模型 AP 保持领先（0.798），但在 40% 标识符连接失败时，实体 GNN 以 0.712 的 AP 反超前者的 0.683。
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