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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。

offensive-ai-compilation - 对抗性机器学习资源汇编攻防策略全面解析

GithubOffensive AI对抗性机器学习开源项目攻击类型模型漏洞防御措施

该项目汇集了对抗性机器学习领域的重要资源,涵盖模型提取、反演、投毒和规避等攻击方式,以及相应的防御策略。内容包括理论研究、实用工具和应用案例,并提供大量相关论文链接。这份全面的资料为AI安全研究和实践提供了宝贵参考。

awesome-pretrained-models-for-information-retrieval - 信息检索领域预训练模型研究综述与最新进展

Github信息检索开源项目搜索引擎深度学习神经网络预训练模型

AdversarialNetsPapers - 综合资源集合揭示生成对抗网络的应用与理论进展

Github卷积神经网络图像合成图像翻译开源项目生成对抗网络面部属性操作

AdversarialNetsPapers 作为一个致力于生成对抗网络（GANs）的论文与资源集，包括影像转换、面部属性操作等应用范畴以及理论研究和机器学习实践。项目自2014年以来，积累包含大量关键论文与对应代码，为研究者与开发者构建了一个深度学习、图像处理及生成模型的知识库。

awesome-knowledge-graph - 知识图谱技术资源汇总涵盖数据库工具和学习材料

Github图可视化图数据库图计算框架开源项目知识图谱语义网络

该项目汇总了知识图谱领域的重要资源,包括图数据库、存储系统、计算框架、可视化工具、工程技术和数据集等。内容涵盖从基础设施到学习材料的多个方面,为开发者、研究人员提供全面的技术参考。列表不断更新,持续收录优质资源,是深入了解和应用知识图谱技术的重要参考。

awesome-honeypots - 全面汇总开源蜜罐项目增强网络安全防御能力

GitHubGithubHoneypot开源项目网络安全蜜罐

awesome-honeypots是一个综合性开源蜜罐项目列表，涵盖Web、数据库、服务和工业控制系统等多种类型。该项目提供丰富的蜜罐工具和资源，有助于捕获和分析攻击行为，增强网络防御能力。此外，它还包含网络流量分析工具和使用指南，为构建全面的安全防御体系提供了实用参考。

RSPapers - 关于推荐系统的必读论文的精选清单

Github协同过滤开源项目推荐系统深度学习知识图谱隐私保护

awesome-deep-learning-music - 深度学习技术在音乐领域的应用及研究进展

AI音乐Deep Learning for MusicGithub开源项目神经网络科学研究音乐信息检索

本项目收录了使用深度学习技术应用于音乐的科学文章、论文和报告，包括音乐生成、语音分离、演讲者识别等任务。项目旨在为音乐信息检索提供资源，含有文章概要、详细信息和代码链接。项目持续更新，欢迎贡献新资源。项目由Yann Bayle基于博士论文的前沿技术评审发起。

Awesome-LLM-KG - 大规模语言模型与知识图谱整合最新研究概览

Awesome-LLM-KGGithubKG增强LLMLLM增强KG大型语言模型开源项目知识图谱

本项目汇集了有关统一大型语言模型（LLM）和知识图谱（KG）的最新研究论文和资源。KG能够存储丰富的事实知识，但构建复杂且难以处理不完全和动态变化的KG。该项目展示了三个主要框架：KG增强的LLM、LLM增强的KG以及LLM与KG的协作。多篇论文已在ACL、TKDE、EMNLP、ICLR等顶级会议上发表，助力研究人员和从业者深入了解这一新兴领域。

awesome-AI-books - 聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源

Github人工智能开源项目数据挖掘机器学习深度学习量子计算

awesome-AI-books聚集了包括AI基础理论、数学、深度学习等多方面的书籍和PDF资源。详尽的章节覆盖了数据挖掘、机器学习实战与最新学术研究，为初学者到研究者的AI学习提供综合性帮助。

Awesome-LLM-Tabular - 大型语言模型与表格数据处理研究进展

GithubLLM人工智能开源项目机器学习自然语言处理表格数据

Awesome-LLM-Tabular汇集了大型语言模型在表格数据处理领域的研究论文，涵盖数据表示、问答和推理等方面。项目提供论文详细信息、相关工作坊和博客文章，为研究人员提供全面的参考资源，助力快速了解该领域的最新进展。

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