SemHGT：融合业务语义与大语言模型的异构图学习框架用于金融欺诈检测

SemHGT 提出了一种 LLM 增强的异构图学习框架，通过在三个基准数据集上超越所有被评估的基线模型，在大多数数据集-指标对比中取得领先。 该框架通过角色感知提示将结构化属性转化为语义向量，并利用语义相似度指导多轮路径采样，最终由统一 Transformer 处理局部路径证据与全局邻居摘要。