arXiv cs.LG· Seonkyu Lim, Inwoo Tae, Gwangui Hong, Jaehoon Lee, Jeongwhan Choi, Taehoon Kim, Min-Soo Kim, Yongjae Lee·· 2 小时前AI 评分35
TRACK：基于多示例学习的交易网络反洗钱方法
TRACK: Multiple Instance Learning for Anti-Money Laundering in Transaction Networks
AI 导读
研究人员提出基于多示例学习的反洗钱检测方法 TRACK，通过共享编码器对单笔交易编码并进行选择性汇聚，解决账户与交易层级的聚合不匹配问题。在隐藏交易标签的 5 个 AML 数据集测试中，TRACK 在时间序列评估下取得了优于表格和图基线模型的最高平均精度。尽管仅使用账户窗口级粗粒度监督，其在标记交易排序上的表现仍接近甚至超越了直接监督模型。
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