gen-fraud-graph
一键生成合成欺诈图数据，快速测试图模型效果
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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-10 · 当前星标 ★ 295
核心亮点
- 专门针对图欺诈检测设计，生成的图数据包含真实感的欺诈模式，便于基准测试
- 支持自定义图规模、密度和欺诈比例，灵活适配不同实验需求
- 输出格式标准化，易于接入主流图学习框架（如 PyTorch Geometric、DGL）
不足之处
- 项目处于早期阶段，文档和社区支持相对有限
- 目前仅支持合成数据，缺乏与真实金融数据集的对比验证
适用场景
- 研究图神经网络在金融反欺诈中的效果，需要标准化基准数据
- 在无法获取真实敏感数据时，生成模拟交易网络用于模型开发
- 教学或竞赛场景，快速生成带标签的图数据供学生或参赛者使用
替代项目
Fraudar、GraphTool、Synthetic Data Vault (SDV)
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