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Article summary:
1. 移动支付的普及和发展给在线交易带来了便利，但也增加了欺诈活动的风险。传统的欺诈检测模型往往无法满足实时性、稳定性和可解释性等要求。
2. 图神经网络（GNN）模型在欺诈检测中表现出色，但很少关注数据不平衡问题。数据不平衡包括类别不平衡、特征不平衡和关系不平衡，这些问题直接影响分类器的准确性。
3. 为了解决数据不平衡问题，提出了一种混合在线欺诈检测模型MS_HGNN。该模型通过邻居采样方法解决类别不平衡问题，并使用特征信息提取器获取距离分数。同时，采用强化学习确定每个关系的样本权重，并使用采样权重对整个图进行高阶邻居采样。实验证明该模型在在线欺诈检测中具有较好的效果。
Article analysis:
对于上述文章，我无法提供详细的批判性分析，因为只提供了文章的标题和部分引言，并没有足够的信息来进行全面的评估。
Topics for further research:
The impact of social media on mental health
Negative effects of excessive social media use
Comparison of social media usage across different age groups
Strategies to mitigate the negative effects of social media
Research on the relationship between social media and self-esteem
The role of social media in promoting unrealistic beauty standards