arXiv 人工智能· Xiaobo Chen, Genliang Zhu, Ziyuan Wang, Chu Wang·· 6 小时前AI 评分32
合成 HR/ERP 图中的薪资欺诈检测：规则、路径特征与图神经网络的归纳式对比
Payroll Fraud Detection in Synthetic HR/ERP Graphs: An Inductive Comparison of Rules, Path Features, and Graph Neural Networks
AI 导读
在合成 HR/ERP 图薪资欺诈链接预测中，基于链式连接特征的梯度提升模型整体链接平均精度（AP）达 0.823，优于 GraIL 风格 GNN 的 0.663。其 4-hop AP 达 0.646（GNN 为 0.272），表明多跳收益并非 GNN 独有。但在 40% 标识符连接失败时，实体 GNN 的 AP 达到 0.712，反超提升模型（0.683）。
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