图形数据库可以通过提供一种可靠的方法来建模和分析数据点之间的复杂关系，从而极大地帮助欺诈检测。与将数据存储在行和列中的传统数据库不同，图数据库使用节点、边和属性来表示和存储信息。这种结构允许更自然地表示各种实体之间的连接，例如客户，交易和位

高维嵌入是数据在多个维度空间中的表示，通常用于机器学习和自然语言处理。采用高维嵌入的主要权衡之一是过拟合问题。当数据的维度相对于样本数量过高时，模型可能会学习噪声和离群点，而不是潜在的模式。例如，在文本分类任务中，使用1000维的表示可能会

预训练模型通过自监督学习利用大量未标记的数据来提高对数据中模式和特征的理解。自监督学习涉及从数据本身创建标签，这使得模型可以在没有大量手动标注的情况下进行训练。例如，在自然语言处理领域，模型可以仅基于前面的单词来学习预测句子中的下一个单词，