金融交易图神经网络风格数据集

金融交易图神经网络风格数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：金融交易,图神经网络,时序数据,欺诈检测,风险评估,关系网络,节点特征,边特征

数据概述： 本数据集以图神经网络（GNN, Graph Neural Network）的风格组织，旨在用于金融交易相关的研究。数据源自DGraph，并经过处理转换为适合图神经网络模型的数据结构。数据包含交易记录，并构建成图的形式，其中节点代表账户，边代表交易关系。数据包含节点特征、边特征和时间信息，以便进行时序图分析。

数据用途概述： 该数据集可用于金融领域的多种应用，包括但不限于：欺诈检测、洗钱监测、风险评估、客户关系分析和交易行为预测等。研究人员可以使用该数据集训练图神经网络模型，以识别异常交易模式，预测未来交易行为，以及评估不同账户之间的风险关联。此外，该数据集也适用于探索图神经网络在金融领域的应用潜力，推动相关算法和模型的创新。