一种基于多阶段数据增强的去噪图欺诈检测方法及装置

本发明公开了一种基于多阶段数据增强的去噪图欺诈检测方法，包括以下步骤：S11、获取信用卡用户社交网络图；S12、利用预构建的图神经网络的预测结果，用户将划分以获得用户组群；S13、基于对比学习的数据增强策略，以自监督的方式增强每个用户组群中用户的嵌入表示；S14、通过图神经网络固有的记忆效应筛选用户，并采用多阶段去噪机制执行对应的数据增强，以指导图神经网络鲁邦训练与更新用户组群的分布；S15、重复上述S12至S14，直至获鲁邦的用户嵌入表示；S16、利用用户嵌入表示，计算用于检测欺诈的用户真实画像。本发明还提供了一种去噪图欺诈检测装置。本发明提供的方法能提高欺诈检测模型的性能，减少在信用卡交易场景中欺诈交易情况的发生。