論文の概要: Context-Dependent Anomaly Detection with Knowledge Graph Embedding Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.09354v1
• Date: Thu, 17 Mar 2022 14:36:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-18 13:14:47.645568
• Title: Context-Dependent Anomaly Detection with Knowledge Graph Embedding Models
• Title（参考訳）: 知識グラフ埋め込みモデルを用いた文脈依存異常検出
• Authors: Nathan Vaska and Victoria Helus
• Abstract要約: 本研究では,コンテキスト依存型異常検出問題をリンク予測問題に変換するフレームワークを開発する。 本研究では,文脈依存型異常を高い精度で検出できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Increasing the semantic understanding and contextual awareness of machine learning models is important for improving robustness and reducing susceptibility to data shifts. In this work, we leverage contextual awareness for the anomaly detection problem. Although graphed-based anomaly detection has been widely studied, context-dependent anomaly detection is an open problem and without much current research. We develop a general framework for converting a context-dependent anomaly detection problem to a link prediction problem, allowing well-established techniques from this domain to be applied. We implement a system based on our framework that utilizes knowledge graph embedding models and demonstrates the ability to detect outliers using context provided by a semantic knowledge base. We show that our method can detect context-dependent anomalies with a high degree of accuracy and show that current object detectors can detect enough classes to provide the needed context for good performance within our example domain.
• Abstract（参考訳）: 機械学習モデルの意味理解と文脈認識の増大は、ロバスト性の向上とデータシフトに対する感受性の低減に重要である。 本研究では,異常検出問題に対して文脈認識を利用する。 グラフに基づく異常検出は広く研究されているが、文脈依存異常検出はオープンな問題であり、多くの研究がされていない。 本稿では,コンテキスト依存異常検出問題をリンク予測問題に変換する汎用フレームワークを開発し,この領域の確立した手法を適用することを可能にする。 我々は,知識グラフ埋め込みモデルを用いたフレームワークに基づくシステムを実装し,意味的知識ベースが提供するコンテキストを用いて,アウトリーチを検出する能力を示す。 提案手法は,精度の高いコンテキスト依存型異常を検出できることを示すとともに,現在のオブジェクト検出装置が,実例領域内での良好な性能を実現するために必要なクラスを検出可能であることを示す。

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