論文の概要: Benchmarking Node Outlier Detection on Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.10071v1
- Date: Tue, 21 Jun 2022 01:46:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-23 06:48:43.527599
- Title: Benchmarking Node Outlier Detection on Graphs
- Title（参考訳）: グラフ上のノードアウトレイラ検出のベンチマーク
- Authors: Kay Liu, Yingtong Dou, Yue Zhao, Xueying Ding, Xiyang Hu, Ruitong
Zhang, Kaize Ding, Canyu Chen, Hao Peng, Kai Shu, Lichao Sun, Jundong Li,
George H. Chen, Zhihao Jia, Philip S. Yu
- Abstract要約: グラフの外れ値検出は、多くのアプリケーションにおいて、新しいが重要な機械学習タスクである。
UNODと呼ばれるグラフに対して、最初の包括的教師なしノード外乱検出ベンチマークを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 90.29966986023403
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Graph outlier detection is an emerging but crucial machine learning task with
numerous applications. Despite the proliferation of algorithms developed in
recent years, the lack of a standard and unified setting for performance
evaluation limits their advancement and usage in real-world applications. To
tap the gap, we present, (to our best knowledge) the first comprehensive
unsupervised node outlier detection benchmark for graphs called UNOD, with the
following highlights: (1) evaluating fourteen methods with backbone spanning
from classical matrix factorization to the latest graph neural networks; (2)
benchmarking the method performance with different types of injected outliers
and organic outliers on real-world datasets; (3) comparing the efficiency and
scalability of the algorithms by runtime and GPU memory usage on synthetic
graphs at different scales. Based on the analyses of extensive experimental
results, we discuss the pros and cons of current UNOD methods, and point out
multiple crucial and promising future research directions.
- Abstract（参考訳）: グラフの異常検出は、多くのアプリケーションを持つ、新興だが重要な機械学習タスクである。
近年のアルゴリズムの普及にもかかわらず、性能評価のための標準的で統一的な設定の欠如は、実世界のアプリケーションにおけるその進歩と使用を制限している。
To tap the gap, we present, (to our best knowledge) the first comprehensive unsupervised node outlier detection benchmark for graphs called UNOD, with the following highlights: (1) evaluating fourteen methods with backbone spanning from classical matrix factorization to the latest graph neural networks; (2) benchmarking the method performance with different types of injected outliers and organic outliers on real-world datasets; (3) comparing the efficiency and scalability of the algorithms by runtime and GPU memory usage on synthetic graphs at different scales.
大規模な実験結果の分析に基づいて、現在のUNOD法の長所と短所を論じ、複数の重要かつ将来的な研究方向性を指摘する。
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