ライドヘイリングプラットフォームにおける不正検出のためのグラフニューラルネットワークに関する調査

この論文は、ライドヘイリングプラットフォームにおける不正検出のためのグラフニューラルネットワーク（GNN）の応用を調査しています。不正行為はこれらのプラットフォームにとって深刻な問題であり、GNNはライドヘイリング取引に内在する関係データを分析するのに適しているため、重要です。この論文は、既存の研究を強調し、クラスの不均衡や偽装などの課題に取り組み、将来の研究分野を特定しており、この分野の研究者や実務者にとって貴重なリソースとなっています。

• •ライドヘイリングにおける不正検出のためのGNNアプリケーションの調査を提供。
• •クラスの不均衡や不正行為の偽装などの課題に対処。
• •この分野におけるギャップと将来の研究分野を特定。