L2IR L2IR：以LLM輔助GNN揭露圖結構詐欺的潛在意圖 在關係被偽裝的圖形詐欺場景下，傳統圖神經網路因鄰居聚合會稀釋詐欺訊號而面臨挑戰。L2IR提出以大型語言模型（LLM）逐一推理使用者行為與連結背後的意圖，產生意圖感知的節點與邊表示，並結合自適應自訓練於標註稀少情況下強化偵測。實驗顯示，在兩個真實世界資料集上，L2IR能作為多種GNN偵測器的外掛提升效能，AUPRC有可觀增益。
