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本研究提出一种基于简化时序图神经网络(TGN)的流式反欺诈决策引擎。通过摒弃传统图网络中的复杂消息传递机制,采用门控循环单元(GRU)作为核心时序状态维护模块,将动态内存机制简化为 GRU 隐藏状态,实现了高效的在线增量学习与状态更新。
最近一年贡献:110 次
最长连续贡献:8 日
最近连续贡献:1 日
贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。