Evi-VN：GNN欺诈检测新框架

Jiran Tao、Yifan Wu、Binyan Jiang 提出 Evi-VN 图欺诈检测框架，用特征隔离的证据链修正多种 GNN 共有的硬区域错误。该证据链跨结构化、文本、视觉与音频来源，连接行为、内容与上下文，并通过虚拟类节点只对可能的困难样本选择性注入证据，以保留原有 GNN 的可靠预测与输入设计。作者称，在机器人账号、虚假评论、退款证据与电信欺诈任务上的实验验证了该方法优势，相关结果来自其论文，尚未经独立复现。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。