safe-graph/graph-fraud-detection-papers

해결하는 문제

이 프로젝트는 그래프 및 트랜스포머 기반 방법을 사용한 사기, 이상, 이상치 탐지에 대한 빠르게 성장하는 연구를 따라잡는 문제를 해결합니다. 많은 학술 논문과 관련 리소스를 단일 검색 가능한 컬렉션으로 구성하여 연구자와 실무자가 여러 출처를 찾지 않고도 관련 작업을 빠르게 찾을 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 저장소는 연도와 범주별로 그룹화된 논문의 구조화된 목록입니다. LLM/트랜스포머 논문과 딥러닝 그래프 논문(연도별 정렬)을 위한 전용 섹션과 비딥러닝 그래프 논문, 도구 상자, 데이터 세트, 설문 조사 및 기타 리소스 섹션이 있습니다. 각 항목에는 논문 제목, 발표 장소, 논문 링크, 종종 코드 링크가 포함됩니다. 또한 프로젝트는 논문을 탐색, 필터링, 검색하기 위한 대화형 대시보드와 심층 연구를 지원하기 위해 250개 이상의 논문이 사전 로드된 로컬 RAG 기반 LLM 챗봇을 제공합니다.

대상 독자

사기 및 이상 탐지 연구자, 데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어, 학생으로 학술 문헌의 최신 정보를 유지하고 이 분야의 논문, 코드, 데이터 세트에 빠르게 액세스하려는 사람들. 또한 그래프 구조 데이터에서 사기 또는 비정상적인 행동을 감지해야 하는 시스템을 구축하는 모든 사람에게 유용합니다.

주요 특징

• 사기, 이상, 이상치 탐지를 위한 그래프 및 트랜스포머 기반 논문의 엄선된 목록.
• LLM/트랜스포머 방법, 딥러닝 그래프 방법, 비딥러닝 방법, 도구 상자, 데이터 세트 및 설문 조사를 다루는 섹션.
• 각 논문 항목에는 논문 링크와 종종 코드 링크가 포함됩니다.
• 논문을 보고, 필터링하고, 검색할 수 있는 대화형 대시보드.
• 심층 연구를 위해 250개의 공개 액세스 가능한 논문을 가진 로컬 RAG 기반 LLM 챗봇("paper_chatbot").