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现实场景中,电子商务、消费点评、社交网络等不同平台用户之间往往存在着丰富的交互关系,将其构建成图结构,并基于图神经网络GNN进行恶意用户检测已成为相关领域近几年的研究趋势.然而,由于恶意用户通常占比较小且存在伪装和标记成本高的情况,导致了数据不平衡、数据不一致和标签稀缺等问题,从而使传统GNN方法的效果受到了一定的限制.本文提出基于半监督图表示学习的恶意节点检测方法,该方法通过改进的GNN方法进行图节点表示学习并对图中节点分类.具体地,构造类别感知的恶意节点检测方法 (class-aware malicious node detection, CAMD),该方法引入类别感知注意力系数、不一致图神经网络编码器、类别感知不平衡损失函数以解决数据不一致与不平衡问题.接下来,针对CAMD在标签稀缺情况下检测效果受限的问题,提出了基于图对比学习的方法 CAMD+,引入数据增强、自监督图对比学习及类别感知图对比学习,使模型可以从未标记的数据中学习更多信息并充分利用稀缺的标签信息.最后,在真实数据集上的大量实验结果验证了所提方法优于所有基线方法,且在不同程度的标签稀缺情况下都表现出良好的检测效果.
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