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关于欺诈检测的数据挖掘论文的精选列表

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本页面收录了多类别学术会议上的欺诈检测研究论文，涵盖网络科学、数据科学、自然语言处理、数据挖掘、人工智能及数据库领域。提供关于反洗钱、信用卡欺诈检测、图神经网络等主题的最新研究进展及实现代码，帮助读者提升在欺诈检测技术及应用方面的能力。

Awesome-Deepfakes-Detection - 全面深度伪造检测资源库数据集工具及最新研究

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该项目汇集了深度伪造检测领域的综合资源,包括视频和图像数据集、开源检测工具、竞赛信息以及顶级会议论文。内容涵盖最新数据集、实用工具和前沿研究成果,为研究人员提供了深度伪造检测领域的全面参考资料,有助于快速掌握该领域的最新进展。

awesome_OpenSetRecognition_list - 开放集识别和相关技术的精选论文资源

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这个项目汇集了开放集识别、分布外检测、开放集域适应和开放世界识别等领域的精选论文和资源。内容包括最新教程、研究挑战和学术论文,涵盖了基于深度学习和传统机器学习的方法。列表持续更新,为研究人员提供开放集识别领域的全面概览,展示了该方向的前沿进展。

Awesome-Deep-Learning-Papers-for-Search-Recommendation-Advertising - 搜索推荐广告领域深度学习论文精选集

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Awesome-Pretraining-for-Graph-Neural-Networks - 图神经网络预训练技术论文资源库

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graph-data-augmentation-papers - 图数据增强研究论文和资源集合

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该项目收集了图数据增强领域的研究论文,包括节点、图和边任务的监督与半监督学习方法,以及自监督学习中的对比学习技术。项目提供文献综述、教程和代码资源,支持图机器学习研究。内容持续更新,开放社区贡献。

awesome-deeplearning-resources - 深度学习与强化学习资源大全

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awesome-blockchain-ai - 区块链与人工智能融合的前沿项目集锦

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该项目精选了融合区块链与AI技术的创新应用,内容涉及算法、数据、计算、金融和医疗等领域。同时收录了相关学术研究成果,为研究区块链与AI结合的学者和开发者提供了全面的参考资料。

awesome-deep-learning - 开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等

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awesome-deep-learning提供全面的开源深度学习资源集合，覆盖书籍、课程、视频和研究论文等，适合各阶段学习者深入探索。通过更新最新技术和理论，推动知识和技术的不断进步。

Graph-Adversarial-Learning - 图对抗学习攻防技术与研究进展综述

Github图对抗学习图神经网络开源项目攻击方法论文综述防御策略

该项目是一个图对抗学习综合资源库，收录2017年至今的攻击、防御和鲁棒性认证相关论文。资源按字母、年份和会议分类，并提供代码实现汇总。内容涵盖图神经网络攻击方法、防御策略和稳定性研究，为图对抗学习研究提供重要参考。

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