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图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在欺诈行为监测中的应用主要涉及三个核心步骤：数据预处理、图神经网络模型构建与训练，以及...

图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）在欺诈行为监测中的应用主要涉及三个核心步骤：数据预处理、图神经网络模型构建与训练，以及欺诈行为检测与评估。数据预处理在建立图神经网络模型之前，首先需要对原始数据进行预处理。这一步骤包括数据清洗、特征提取和图结构构建。数据清洗主要是去除异常值、缺失值和冗余数据，以确保数据质量。特征提取则涉及从原始数据中提取出与欺诈行为相关的特征，如交易金额、交易时间、交易地点等。图结构构建则是将交易数据转化为图的形式，其中节点可以代表用户、商品或交易，边则代表交易关系或其他关联。图神经网络模型构建与训练在数据预处理完成后，接下来是构建和训练图神经网络模型。图神经网络模型能够捕捉图结构中的节点和边的关系，从而有效地表示数据的复杂模式。在欺诈行为监测中，图神经网络可以通过学习节点（如用户或商品）之间的交互关系，以及这些关系随时间的变化，来识别潜在的欺诈行为。模型训练过程中，通常采用监督学习方法，利用标记的欺诈行为数据来优化模型的参数。欺诈行为检测与评估模型训练完成后，就可以用于实际的欺诈行为检测。对于新的交易数据，模型会分析其图结构特征，判断是否存在欺诈行为。同时，还需要对模型的性能进行评估，以确保其准确性和可靠性。评估指标通常包括准确率、召回率、F1分数等。通过不断优化模型和评估性能，可以提高欺诈行为检测的准确性和效率。综上所述，图神经网络在欺诈行为监测中的应用主要包括数据预处理、图神经网络模型构建与训练，以及欺诈行为检测与评估三个步骤。这些步骤共同构成了图神经网络在欺诈行为监测中的完整流程。