基于多源信息融合的跨境贸易欺诈检测方法

本发明涉及跨境贸易欺诈检测技术领域，公开了基于多源信息融合的跨境贸易欺诈检测方法，其包括多关系图构建、特征嵌入、自监督特征重建和综合异常评分。通过整合贸易链、物流链和资金链等多源信息构建多关系图，利用图卷积神经网络更新节点特征，并设计自监督特征重建模块抑制异类邻居噪声，解决类不平衡问题，结合分类概率与重建误差形成综合异常评分以识别非同质性异常节点。本申请能够显著提升对伪装欺诈节点的识别能力，在Amazon数据集上AUC达0.9371，有效应对类不平衡和非同质性挑战，适用于海关、税务及金融等领域。