論文の概要: AHEAD: A Triple Attention Based Heterogeneous Graph Anomaly Detection Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08200v1
• Date: Wed, 17 Aug 2022 10:08:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-18 13:25:57.007581
• Title: AHEAD: A Triple Attention Based Heterogeneous Graph Anomaly Detection Approach
• Title（参考訳）: AHEAD: 3つの注意に基づく異種グラフ異常検出手法
• Authors: Shujie Yang, Binchi Zhang, Shangbin Feng, Zhaoxuan Tan, Qinghua Zheng, Jun Zhou, Minnan Luo
• Abstract要約: AHEADは、エンコーダ-デコーダフレームワークに基づく教師なしグラフ異常検出アプローチである。 実世界の異種情報ネットワークにおけるAHEADの優位性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.096589854894884
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph anomaly detection on attributed networks has become a prevalent research topic due to its broad applications in many influential domains. In real-world scenarios, nodes and edges in attributed networks usually display distinct heterogeneity, i.e. attributes of different types of nodes show great variety, different types of relations represent diverse meanings. Anomalies usually perform differently from the majority in various perspectives of heterogeneity in these networks. However, existing graph anomaly detection approaches do not leverage heterogeneity in attributed networks, which is highly related to anomaly detection. In light of this problem, we propose AHEAD: a heterogeneity-aware unsupervised graph anomaly detection approach based on the encoder-decoder framework. Specifically, for the encoder, we design three levels of attention, i.e. attribute level, node type level, and edge level attentions to capture the heterogeneity of network structure, node properties and information of a single node, respectively. In the decoder, we exploit structure, attribute, and node type reconstruction terms to obtain an anomaly score for each node. Extensive experiments show the superiority of AHEAD on several real-world heterogeneous information networks compared with the state-of-arts in the unsupervised setting. Further experiments verify the effectiveness and robustness of our triple attention, model backbone, and decoder in general.
• Abstract（参考訳）: 属性付きネットワーク上のグラフ異常検出は、多くの影響力のある領域で広く応用されているため、広く研究の対象となっている。 実世界のシナリオでは、属性付きネットワークのノードとエッジは、通常、異なるタイプのノードの属性は大きな多様性を示し、異なるタイプの関係は様々な意味を表す。 異常は通常、これらのネットワークにおける異質性の様々な観点で多数派と異なる働きをする。 しかし、既存のグラフ異常検出手法は、異常検出と非常に関連のある帰属ネットワークにおける異種性を利用しない。 この問題を考慮し、エンコーダ・デコーダフレームワークに基づく異種性を考慮した教師なしグラフ異常検出手法AHEADを提案する。 具体的には, 属性レベル, ノードタイプレベル, エッジレベルアテンションの3つのレベルを設計し, ネットワーク構造, ノード特性, 単一ノードの情報の不均一性を捉える。 復号器では、構造、属性、ノードタイプ再構成項を利用して各ノードの異常スコアを求める。 複数の実世界の異種情報ネットワーク上でのAHEADの優位性は、教師なし環境における最先端技術と比較できる。 さらなる実験により、トリプルアテンション、モデルバックボーン、一般的なデコーダの有効性と堅牢性が検証された。

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