論文の概要: LUNAR: Unifying Local Outlier Detection Methods via Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05355v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 06:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 23:16:59.798955
• Title: LUNAR: Unifying Local Outlier Detection Methods via Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: LUNAR: グラフニューラルネットワークによる局所外乱検出手法の統合
• Authors: Adam Goodge, Bryan Hooi, See Kiong Ng, Wee Siong Ng
• Abstract要約: LUNARは、各ノードの最も近い隣人から、トレーニング可能な方法で情報を使用して異常を見つけることを学ぶ。 提案手法は,既存の局所的外れ値法や最先端の深層ベースラインよりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.586486249721265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Many well-established anomaly detection methods use the distance of a sample to those in its local neighbourhood: so-called `local outlier methods', such as LOF and DBSCAN. They are popular for their simple principles and strong performance on unstructured, feature-based data that is commonplace in many practical applications. However, they cannot learn to adapt for a particular set of data due to their lack of trainable parameters. In this paper, we begin by unifying local outlier methods by showing that they are particular cases of the more general message passing framework used in graph neural networks. This allows us to introduce learnability into local outlier methods, in the form of a neural network, for greater flexibility and expressivity: specifically, we propose LUNAR, a novel, graph neural network-based anomaly detection method. LUNAR learns to use information from the nearest neighbours of each node in a trainable way to find anomalies. We show that our method performs significantly better than existing local outlier methods, as well as state-of-the-art deep baselines. We also show that the performance of our method is much more robust to different settings of the local neighbourhood size.
• Abstract（参考訳）: 多くの確立された異常検出手法は、サンプルからその近隣のサンプルまでの距離を使用する: lofやdbscanのようないわゆる「局所的異常検出法」である。 単純な原則と、多くの実用的なアプリケーションで一般的な、非構造化、機能ベースのデータでの強力なパフォーマンスで人気がある。 しかし、トレーニング可能なパラメータが不足しているため、特定のデータセットに適応することが学べない。 本稿では、グラフニューラルネットワークで使用されるより一般的なメッセージパッシングフレームワークの特別なケースであることを示すことにより、ローカルな外れ値メソッドを統一することから始める。 これにより、ニューラルネットワークの形式で学習可能性を導入し、柔軟性と表現性を向上する。具体的には、グラフニューラルネットワークに基づく新しい異常検出手法であるLUNARを提案する。 LUNARは、各ノードの最も近い隣人から、トレーニング可能な方法で情報を使用して異常を見つけることを学ぶ。 本手法は,既存の局所的外れ値法や最先端の深層ベースラインよりもかなり優れた性能を示す。 また,提案手法の性能は,地域住民の大きさの異なる設定に対してはるかに頑健であることを示した。

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