safe-graph/graph-fraud-detection-papers

解決する問題

このプロジェクトは、グラフおよびトランスフォーマーベースの手法を用いた不正、異常、外れ値検出に関する急速に成長する研究に追いつくという課題に対処します。多数の学術論文と関連リソースを単一の検索可能なコレクションに整理し、研究者や実務者が複数のソースを探し回ることなく関連する作業を迅速に見つけられるようにします。

仕組み

このリポジトリは、年とカテゴリごとにグループ化された論文の構造化リストです。LLM/トランスフォーマー論文と深層学習グラフ論文（年順）の専用セクションに加えて、非深層学習グラフ論文、ツールボックス、データセット、サーベイ、その他のリソースのセクションがあります。各エントリには、論文のタイトル、発表場所、論文へのリンク、多くの場合コードへのリンクが含まれます。さらに、プロジェクトは論文を閲覧、フィルタリング、検索するためのインタラクティブなダッシュボードと、深い研究をサポートするために250以上の論文が事前に読み込まれたローカルRAGベースのLLMチャットボットを提供します。

対象読者

不正および異常検出の研究者、データサイエンティスト、機械学習エンジニア、学生で、学術文献の最新情報を把握し、この分野の論文、コード、データセットに迅速にアクセスしたい方。また、グラフ構造データ内の不正または異常な動作を検出するシステムを構築するすべての人にも役立ちます。

ハイライト

• 不正、異常、外れ値検出のためのグラフおよびトランスフォーマーベースの論文の厳選リスト。
• LLM/トランスフォーマー手法、深層学習グラフ手法、非深層学習手法、ツールボックス、データセット、サーベイをカバーするセクション。
• 各論文エントリには論文へのリンクと、多くの場合コードへのリンクが含まれます。
• 論文を表示、フィルタリング、検索するためのインタラクティブなダッシュボード。
• 深い研究のために250の公開アクセス可能な論文を持つローカルRAGベースのLLMチャットボット（"paper_chatbot"）。