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深层空域图神经网络及其改进方法在欺诈检测任务中的应用研究

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深层空域图神经网络及其改进方法在欺诈检测任务中的应用研究

作者：曾宇凡南京邮电大学

学位级别：硕士

深度学习(Deep Learning,DL)利用深度神经网络学习样本复杂特征的表达,进而解决下游任务,已经在众多领域取得了巨大成功,例如目标检测、机器翻译和自动驾驶等。然而在现实世界中许多数据都以图结构的形式存在,有越来越多的任务需要对这... 详细信息

深度学习(Deep Learning,DL)利用深度神经网络学习样本复杂特征的表达,进而解决下游任务,已经在众多领域取得了巨大成功,例如目标检测、机器翻译和自动驾驶等。然而在现实世界中许多数据都以图结构的形式存在,有越来越多的任务需要对这类数据进行处理。常规深度学习方法,例如卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),无法直接应用在这类数据上。为了利用深度学习模型的强大表达能力来解决图上的复杂任务,图神经网络(Graph Neural Network,GNN)在近年来得到了巨大发展。在信息时代中,事物都在朝着虚拟化的方向发展,互联网已经成为了现代社会不可分割的组成部分。众多欺诈行为也从线下扩展到了线上。维护这个虚拟空间的秩序,已经成为亟待解决的问题。欺诈检测是一种异常检测(Anomaly Detection)问题,而GNN在这一问题的解决上取得了极大的成功。最近,Camouflage-Resistant GNN(CARE-GNN)被提出,其通过处理欺诈样本的关系伪装和特征伪装问题,实现了先进的性能。论文基于此模型,从多个方面进行系统性的研究,提出新的模型和一系列方法,以增强模型性能。以下为论文的研究内容:(1)设计了一种针对空域GNN的深层结构,提出了Residual Layered CARE-GNN(RLC-GNN)。按照常规方式(以跳来定义)堆叠多层GNN,会导致模型性能快速下降。CARE-GNN的实验结果表明其单层模型的性能最优。单层结构使得模型没有机会提取更多信息,以修正潜在的错误,整体模型的性能完全依赖于单层学习状况。为了解决这一问题,结合分层结构和残差结构,在深层结构中形成一种互补的关系,提出了一种改进算法RLC-GNN。基于新的深层结构,模型逐层渐进式地学习,持续修正错误。在Yelp和Amazon数据集上进行实验,选择recall、AUC和macro-F三种指标评估模型性能。结果显示,在Yelp数据集上,recall、AUC和macro-F分别实现了最高5.66%、7.72%和9.09%的显著提升;在Amazon数据集上,相同的三个指标上分别取得了最高3.66%、4.27%和3.25%的提升。(2)对提出的RLC-GNN进行回顾分析后,发现了其存在的三个问题,针对此分别提出了三个解决方法。三个问题分别为:对样本自身特征和行为模式缺少综合性的考虑、深层模型的训练困难问题和对一跳范围邻域信息的利用达到极限致使深层无法进一步学习。针对三个问题,分别提出了:使用基于余弦距离的相似度测量,以对样本的行为特征进行更全面的考虑;提出沿批次维度和节点维度进行的部分邻域归一化,仅使用足够相似的邻居节点的统计信息归一化中心节点,加速模型训练;提出了中间层信息补充,从RLC-GNN-6的第四层开始,将节点的信息提取范围扩展到两跳,以引入更多信息支持模型的进一步学习。在与(1)相同的数据集和实验参数设置下,逐一对每一个方法进行实验,选用相同的评估指标。实验结果显示了每一个方法的有效性。在应用全部方法后,以RLC-GNN-6为基准,在Yelp数据集上,recall、AUC和macro-F分别提升4.81%、6.62%和6.81%,在Amazon数据集上recall和AUC分别提升了1.65%和0.29%,对macro-F的下降给出了分析。(3)CARE-GNN及其改进方法RLC-GNN在聚合过程中忽略了不同邻居节点所包含的特征对于中心节点的重要性的差异,并且没有利用多关系异质图中的语义信息。为此,在图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)的启发下,基于CARE-GNN的信息聚合框架,改进聚合过程,并利用RLC-GNN的深层结构带来的收益,提出了两阶段注意力网络(Two-Stage Graph Attention Network,TS-GAT)。在关系内聚合步骤中,为每一个邻居节点计算注意力系数,对更加有用的信息赋予更高的关注。在关系间聚合步骤中,利用多关系异质图中每一种关系内隐含的语义信息,分别为批次中的每一个节点计算各关系的注意力系数。在与(2)相同的数据集和实验设置下进行实验。结果显示,在Yelp数据集上,recall、AUC和macro-F分别实现了1.31%、0.27%和2.07%的提升;在Amazon数据集上,相同的三个指标上取得了1.07%、0.39%和0.79%的提升。与其它先进的异常检测方法相比较,TS-GAT展现在Yelp上展现了明显的预测性能优势,在Amazon上也具有竞争力。对于在Amazon上的微小损失进行了分析,并给出了潜在的方法以进一步提升性能。

关键词：深度学习图神经网络欺诈检测注意力机制

用于自动驾驶汽车的汽车—骑车人事故场景分析

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汽车安全与节能学报 2020年第2期11卷 220-226页

作者：韩大双马志雄朱西产曾宇凡同济大学汽车学院上海201800

为在汽车—骑车人场景下测试评价自动驾驶汽车的安全性,建立了汽车—骑车人事故场景测试工况库和相应的测试工况集评价模型。利用江苏省某市的交通事故数据库和中国国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库,筛选出了116起汽车—骑车人碰... 详细信息

为在汽车—骑车人场景下测试评价自动驾驶汽车的安全性,建立了汽车—骑车人事故场景测试工况库和相应的测试工况集评价模型。利用江苏省某市的交通事故数据库和中国国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据库,筛选出了116起汽车—骑车人碰撞事故;使用分类树的方法,提取了7种事故场景;根据道路与环境参数,生成该场景总体的测试工况集。使用层次分析法(AHP)和模糊综合评价法,建立了汽车与骑车人碰撞事故场景的评价模型。结果表明:作为一种典型的中国事故测试工况,当晴天且该路段无遮挡,乘用车与两轮车同向行驶时,两轮车横穿具有最高评分和最大危险度。

关键词：自动驾驶汽车事故评价汽车—骑车人场景数据库国家车辆事故深度调查体系(NAIS) 层次分析法(AHP)

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基于高速公路全程监控的路况仿真技术探讨

中国科技纵横 2019年第4期 119-120页

作者：曾宇凡广西交通投资集团南宁高速公路运营有限公司广西南宁530000

高速公路交通系统仿真可以实现道路监控视频信息的高效利用,及时全面展示道路路况,还可以实现数据积累为智能交通管理提供科学依据.本文将对基予高速公路全程监控视频信息进行采集分析的路况仿真技术进行探讨,研究适合于高速公路的交通... 详细信息

高速公路交通系统仿真可以实现道路监控视频信息的高效利用,及时全面展示道路路况,还可以实现数据积累为智能交通管理提供科学依据.本文将对基予高速公路全程监控视频信息进行采集分析的路况仿真技术进行探讨,研究适合于高速公路的交通仿真系统的数据采集技术、仿真系统架构、智能分析技术.

关键词：全程监控信息采集仿真系统架构智能分析

来源：评论

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基于视频图像的高速公路车辆识别算法研究

西部交通科技 2019年第9期 165-167页

作者：曾宇凡广西交通投资集团南宁高速公路运营有限公司

针对高速公路监控视频图像实现路上车辆的自动识别,文章分析了当前主要的路况车辆识别算法,并提出采用基于高斯混合模型的矩阵区分背景图像和前景道路,使用彩色矩阵变化获得车辆前景信息,通过提取图像纹理信息结合帧间差分算法识别道路... 详细信息

针对高速公路监控视频图像实现路上车辆的自动识别,文章分析了当前主要的路况车辆识别算法,并提出采用基于高斯混合模型的矩阵区分背景图像和前景道路,使用彩色矩阵变化获得车辆前景信息,通过提取图像纹理信息结合帧间差分算法识别道路车辆的改进算法。经实验表明,该算法能快速实现背景分割,获得前景图像并能准确识别出车辆信息。

关键词：视频图像车辆识别高斯模型帧间差分算法

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基于特征加权的分类器动态选择与循环集成算法

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长江信息通信 2022年第8期35卷 35-38,41页

作者：王先浩曾宇凡唐钰唐加山南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003 南京邮电大学理学院江苏南京210023

分类器动态选择性集成算法的研究通常利用局部近邻样本来评估基分类器的性能,从而导致由该方法建立的分类器模型预测精度不够高的不足,文章提出一种基于特征加权近邻样本评估的动态选择性循环集成方法。新方法利用支持向量机确定特征权... 详细信息

分类器动态选择性集成算法的研究通常利用局部近邻样本来评估基分类器的性能,从而导致由该方法建立的分类器模型预测精度不够高的不足,文章提出一种基于特征加权近邻样本评估的动态选择性循环集成方法。新方法利用支持向量机确定特征权重,通过加权的K近邻算法寻找近邻样本。计算多个基分类器对近邻样本的预测准确率,根据设定的误判容忍度阈值,动态筛选分类准确率较高及多样性较大的基分类器,实现系统的循环集成。采用UCI的四种数据集进行试验。结果表明,相比于普通的动态选择性集成算法,新算法分类准确率更高。

关键词：动态选择特征加权 K-近邻算法循环集成

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高速公路收费电子融合支付系统研究

西部交通科技 2023年第4期 182-184页

作者：卢琛琛曾宇凡潘洪强广西捷通高速科技有限公司广西南宁530022 广西机械工业研究院有限责任公司广西南宁530006

文章通过微服务架构体系设计将ETC支付及移动支付应用进行整合,重点设计了通用组件服务、支付服务、用户中心服务、通行交易服务等微服务应用,通过容器平台部署模式实现快速部署与扩展,减少微服务系统运维压力,并通过性能测试验证该高... 详细信息

文章通过微服务架构体系设计将ETC支付及移动支付应用进行整合,重点设计了通用组件服务、支付服务、用户中心服务、通行交易服务等微服务应用,通过容器平台部署模式实现快速部署与扩展,减少微服务系统运维压力,并通过性能测试验证该高速公路收费电子融合支付系统可提供可靠、高效、灵活的高速公路收费服务支撑。

关键词： ETC支付移动支付融合支付微服务容器

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改进模糊聚类语义分割声环境功能区划图

噪声与振动控制 2025年 210-215页

作者：曾宇姚琨秦勤北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所

声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究，但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法，对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单... 详细信息

声环境功能区划多采用地理信息系统进行研究，但公开发布的声环境功能区划方案中的文字和图片无法直接用于地理信息系统分析。首先提出改进模糊C均值聚类超像素方法，对声环境功能区划图进行语义分割以获取声功能区信息。接着采用简单线性迭代聚类构建超像素，提取声环境功能区划图特征矩阵，基于K-means++改进模糊C均值聚类算法，语义分割超像素粒化的声环境功能区划图，并以声功能区面积占比计算结果偏差为评价指标，分析超像素尺度对分割结果的影响。然后基于不同图像特征矩阵构建方法和聚类中心初始化方法，使用模糊C均值聚类、高斯混合模型聚类、K-medoids聚类语义分割声环境功能区划图，最后比较不同组合方案的声功能区面积占比计算结果偏差，验证方法的有效性。

关键词：声学声环境功能区划图彩色图像分割模糊C均值聚类简单线性迭代聚类 K-means++算法

宫颈高级别病变HPV感染亚型分布及血清miR-21、COX-2 mRNA、HLA-G和SCC-Ag表达水平

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中华医院感染学杂志 2025年 697-702页

作者：刘维曾宇晖曾有星赣州市妇幼保健院妇科

目的探讨宫颈高级别病变人乳头瘤病毒(HPV)感染亚型分布及其血清微小核糖核酸(miR)-21、环氧合酶-2(COX-2) mRNA、人白细胞抗原-G(HLA-G)和鳞状上皮细胞癌抗原(SCC-Ag)表达。方法采用随机数字表法选取2022年1月—2024年1月赣州市妇幼... 详细信息

目的探讨宫颈高级别病变人乳头瘤病毒(HPV)感染亚型分布及其血清微小核糖核酸(miR)-21、环氧合酶-2(COX-2) mRNA、人白细胞抗原-G(HLA-G)和鳞状上皮细胞癌抗原(SCC-Ag)表达。方法采用随机数字表法选取2022年1月—2024年1月赣州市妇幼保健院收治的51例宫颈高级别病变HPV感染患者为感染组,52例宫颈高级别病变未感染HPV患者为未感染组,另选同期54名健康体检者为健康组。分析宫颈高级别病变HPV感染亚型及感染类型分布情况,比较各组血清miR-21、COX-2 mRNA、HLA-G和SCC-Ag水平,分析其对宫颈高级别病变HPV感染的诊断价值。结果感染组检测发现HPV感染例次为75例次,单一感染占比较多的为HPV16、HPV18,多重感染占比较多的为HPV16、HPV52和HPV58。感染组、未感染组和健康组血清miR-21、COX-2 mRNA、HLA-G和SCC-Ag水平比较,差异有统计学意义(P<0.05),四指标感染组高于未感染组和健康组(P<0.05),且未感染组高于健康组(P<0.05)。四指标联合检测对宫颈高级别病变HPV感染患者的诊断曲线下面积(AUC)值高于单独检测的AUC值(P <0.05),且联合检测的敏感度为92.16%,特异度为92.32%。结论 HPV基因型HPV16在宫颈高级别病变HPV感染患者中最常见,且在单一及多重感染中均占比较高。miR-21、COX-2 mRNA、HLA-G和SCC-A与宫颈高级别病变有关,且与宫颈高级别病变HPV感染有关,四指标均呈高表达,且四指标联合检测对宫颈高级别病变HPV感染诊断价值较高。

关键词：宫颈高级别病变人乳头瘤病毒感染微小核糖核酸-21 环氧合酶-2 人白细胞抗原-G 鳞状上皮细胞癌抗原

突发公共卫生事件冲击下考虑多源异构大数据的旅游需求可解释预测研究

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管理评论 2025年第2期 139-151页

作者：曾宇容吴彬溶王林张金隆湖北经济学院信息工程学院湖北省互联网金融信息工程技术研究中心河海大学商学院华中科技大学管理学院

本研究利用历史旅游流量数据，新冠病毒感染确诊人数数据，旅游相关和疫情相关的百度指数，天气、节假日数据，设计了考虑突发公共卫生事件冲击下的自然景区每日旅游需求量预测框架。将与疫情相关的搜索引擎数据引入到旅游需求预测中，... 详细信息

本研究利用历史旅游流量数据，新冠病毒感染确诊人数数据，旅游相关和疫情相关的百度指数，天气、节假日数据，设计了考虑突发公共卫生事件冲击下的自然景区每日旅游需求量预测框架。将与疫情相关的搜索引擎数据引入到旅游需求预测中，并提出了ADE-TFT可解释旅游需求预测新模型，其中自适应差分进化算法(adaptive differential evolution, ADE)用来智能高效地优化时域融合变换器(temporal fusion transformers, TFT)的超参数。TFT是一种基于注意力的深度学习模型，它将高性能预测与对时间动态的可解释分析相结合，在预测研究中呈现了优异的性能。TFT模型产生了可解释的旅游需求预测输出，包括不同输入变量的重要性排序以及不同时间步长的注意力分析。可解释实验结果表明，疫情相关搜索引擎数据能够充分反映出新冠疫情期间游客对疫情的担忧程度，研究结果为突发公共卫生事件冲击下的旅游需求高精度预测提供了理论支持。

关键词：旅游需求预测可解释性预测复合指数深度学习突发公共卫生事件