DGP：一种用于图增强大语言模型欺诈检测的双粒度提示框架（英）

2025-08AI大模型9免费

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🎯 适合读者: 战略规划行业研究员
📊 核心数据: performance by up to 6.8% (AUPRC) over state-of-the-art
🏷️ 核心议题: #大语言模型#LLM#语言模型

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报告摘要

DGP: A Dual-Granularity Prompting Framework for Fraud Detection with Graph-Enhanced LLMs Yuan Li1 , Jun Hu1 , Bryan Hooi1 , Bingsheng He1 , Cheng Chen2

❓ 常见问题

《DGP：一种用于图增强大语言模型欺诈检测的双粒度提示框架（英）》主要包含哪些内容?

DGP: A Dual-Granularity Prompting Framework for Fraud Detection with Graph-Enhanced LLMs Yuan Li1 , Jun Hu1 , Bryan Hooi1 , Bingsheng He1 , Cheng Chen2核心数据:performance by up to 6.8% (AUPRC) over state-of-the-art。

这份报告覆盖哪一年、篇幅多大?

覆盖 2025 年,全文约 9。

这份报告是免费的吗?如何获取?

本报告免费查阅,登录资料宝后即可在线获取完整内容。

这份报告适合哪些读者?

适合战略规划、行业研究员等读者参考。

报告涉及哪些关键议题?

重点分析了大语言模型、LLM、语言模型等议题。

DGP：一种用于图增强大语言模型欺诈检测的双粒度提示框架 （英）

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