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关于欺诈检测的数据挖掘论文的精选列表

fraud detection graph neural networks machine learning 总结研究会 Github 开源项目

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-FL - 联邦学习资源汇总与最新研究进展

Artificial IntelligenceComputer VisionData MiningFederated LearningGithubMachine Learning开源项目

该页面汇总了联邦学习领域的重要资源，包括顶级期刊与会议中的论文、框架、数据集、调研、教程和课程。同时涵盖了联邦学习在图数据和表格数据上的应用，以及在人工智能、机器学习、数据挖掘等多个领域的研究成果。通过该页面，用户可以追踪最新的联邦学习论文更新，并有机会参与讨论和贡献资源。

Awesome-Graph-Prompt - 图神经网络提示学习研究和应用资源集合

Github图域迁移图提示学习图神经网络多模态融合大语言模型开源项目

Awesome-Graph-Prompt是一个关于图神经网络提示学习的精选资源集合。它汇总了GNN提示、多模态图提示、图域适应等领域的最新研究论文,同时收录了相关开源代码、基准测试和数据集。该项目为图提示学习研究提供了全面的参考资料,有助于推动图神经网络在各类下游任务中的应用。

Awesome-Graph-LLM - 探索图结构与大语言模型的前沿融合及应用

Github图模型图神经网络多模态模型大语言模型开源项目知识图谱

Awesome-Graph-LLM项目汇集图相关大语言模型(Graph-LLM)领域的前沿研究成果和资源。内容涵盖数据集、基准测试、综述文章,以及图推理、节点分类、图分类等应用。项目还收录图提示、通用图模型和多模态模型等新兴方向的相关工作,为Graph-LLM研究提供全面参考。

awesome-imbalanced-learning - 解决分类问题中的类别失衡，精选学习资源与开源工具

Class-imbalanceGithubensemble learningimbalanced learning代码库开源项目文献

awesome-time-series - 时间序列预测与分析的全面资源汇总

GithubTransformer图神经网络开源项目异常检测时间序列预测深度学习

Awesome_AI4Finance - 金融科技和人工智能资源库

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Awesome_AI4Finance汇集了金融科技领域的优质资源，涵盖人工智能、机器学习和强化学习在金融中的应用。项目包括金融大数据、交易平台和投资组合管理等方面的工具和库。经过严格筛选，这些资源为研究人员和从业者提供了可靠的参考，促进金融科技领域的学习和创新。

Best_AI_paper_2020 - 2020年AI领域顶级研究论文与开源项目解析

AI论文Github人工智能开源项目机器学习深度学习计算机视觉

探索2020年AI研究的顶尖成果。本页面提供从计算机视觉到自然语言处理的最新AI研究论文，每篇论文均配有清晰视频讲解及深度分析链接，同时提供开源代码下载，助您深入了解AI技术如何塑造未来。

Awesome-Pruning - 神经网络剪枝技术论文与代码资源汇总

AwesomeGithub开源项目模型压缩深度学习神经网络剪枝稀疏化

该项目汇总了神经网络剪枝领域从2015年至今的重要研究成果。内容涵盖权重剪枝、滤波器剪枝和特殊网络剪枝等多种技术。论文按年份和会议分类,并提供标题、发表venue、剪枝类型及代码链接。此外还包含一篇结构化剪枝综述和分类图。对神经网络压缩和效率优化研究者而言,这是一个全面且实用的资源集合。

Awesome-GNN4TS - 时间序列分析中图神经网络的研究进展与应用

GNNGithub图神经网络开源项目时间序列分析机器学习深度学习

本项目汇集图神经网络(GNN)在时间序列分析领域的研究进展和资源,涵盖预测、分类、异常检测和插值等任务。内容包括相关论文、数据集和应用概述,以及面向任务和模型的GNN4TS分类方法,为该领域研究和应用提供参考。

awesome-MLSecOps - 机器学习安全运维工具与资源精选MLSecOps实践指南

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该项目汇集了机器学习安全运维(MLSecOps)领域的开源工具、资源和教程。内容涵盖安全工具、数据保护、代码安全、攻击向量分析等多个方面,为从业者提供全面的参考资料。项目适合不同层次的MLSecOps实践者,有助于提升机器学习系统的整体安全性。

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