論文の概要: ARISE: Graph Anomaly Detection on Attributed Networks via Substructure
Awareness
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15255v3
- Date: Sun, 1 Oct 2023 02:09:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-03 20:50:38.647740
- Title: ARISE: Graph Anomaly Detection on Attributed Networks via Substructure
Awareness
- Title（参考訳）: ARISE:サブ構造認識による分散ネットワーク上のグラフ異常検出
- Authors: Jingcan Duan, Bin Xiao, Siwei Wang, Haifang Zhou, Xinwang Liu
- Abstract要約: サブ構造認識(ARISE)による属性付きネットワーク上の新しいグラフ異常検出フレームワークを提案する。
ARISEは、異常を識別するグラフのサブ構造に焦点を当てている。
実験により、ARISEは最先端の属性付きネットワーク異常検出(ANAD)アルゴリズムと比較して、検出性能が大幅に向上することが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.60721571429784
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently, graph anomaly detection on attributed networks has attracted
growing attention in data mining and machine learning communities. Apart from
attribute anomalies, graph anomaly detection also aims at suspicious
topological-abnormal nodes that exhibit collective anomalous behavior. Closely
connected uncorrelated node groups form uncommonly dense substructures in the
network. However, existing methods overlook that the topology anomaly detection
performance can be improved by recognizing such a collective pattern. To this
end, we propose a new graph anomaly detection framework on attributed networks
via substructure awareness (ARISE for abbreviation). Unlike previous
algorithms, we focus on the substructures in the graph to discern
abnormalities. Specifically, we establish a region proposal module to discover
high-density substructures in the network as suspicious regions. The average
node-pair similarity can be regarded as the topology anomaly degree of nodes
within substructures. Generally, the lower the similarity, the higher the
probability that internal nodes are topology anomalies. To distill better
embeddings of node attributes, we further introduce a graph contrastive
learning scheme, which observes attribute anomalies in the meantime. In this
way, ARISE can detect both topology and attribute anomalies. Ultimately,
extensive experiments on benchmark datasets show that ARISE greatly improves
detection performance (up to 7.30% AUC and 17.46% AUPRC gains) compared to
state-of-the-art attributed networks anomaly detection (ANAD) algorithms.
- Abstract（参考訳）: 近年,データマイニングや機械学習のコミュニティにおいて,属性ネットワーク上のグラフ異常検出が注目されている。
属性異常とは別に、グラフ異常検出は、集合的異常行動を示す疑わしいトポロジカル異常ノードも対象とする。
密接な連結のない非相関ノード群は、ネットワーク内の非特異に密接な部分構造を形成する。
しかし,既存の手法では,このような集合パターンを認識すれば,トポロジ異常検出性能の向上が期待できる。
そこで本稿では,属性付きネットワーク上でのサブ構造認識(ARISE)による新たなグラフ異常検出フレームワークを提案する。
従来のアルゴリズムとは異なり、グラフの下位構造に注目して異常を識別する。
具体的には,ネットワーク内の高密度部分構造を疑似領域として発見するための領域提案モジュールを確立する。
平均ノード対類似性は、部分構造内のノードのトポロジー異常度と見なすことができる。
一般に、類似性が低いほど、内部ノードが位相異常である確率が高くなる。
さらに,ノード属性の埋め込み性を向上するために,属性異常を観測するグラフコントラスト学習方式を導入する。
このようにして、ARISEはトポロジーと属性の異常の両方を検出することができる。
最終的に、ベンチマークデータセットに関する広範な実験は、最先端の属性付きネットワーク異常検出(anad)アルゴリズムと比較して、検出性能(最大7.30%のaucと17.46%のauprc向上)を大幅に改善することを示している。
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