論文の概要: Cross-Domain Graph Anomaly Detection via Anomaly-aware Contrastive Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.01096v1
• Date: Fri, 2 Dec 2022 11:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-05 17:52:03.682472
• Title: Cross-Domain Graph Anomaly Detection via Anomaly-aware Contrastive Alignment
• Title（参考訳）: Anomaly-aware Contrastive Alignmentによるクロスドメイングラフ異常検出
• Authors: Qizhou Wang, Guansong Pang, Mahsa Salehi, Wray Buntine, Christopher Leckie
• Abstract要約: クロスドメイングラフ異常検出(CD-GAD)は、非競合対象グラフにおける異常ノードを検出する問題を記述する。 本稿では,GADのための新しいドメイン適応手法,すなわちAnomaly-aware ContrastivealignedmenT (ACT)を導入する。 ACTは10種類の最先端GAD法で検出性能を大幅に向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.769474986808113
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain graph anomaly detection (CD-GAD) describes the problem of detecting anomalous nodes in an unlabelled target graph using auxiliary, related source graphs with labelled anomalous and normal nodes. Although it presents a promising approach to address the notoriously high false positive issue in anomaly detection, little work has been done in this line of research. There are numerous domain adaptation methods in the literature, but it is difficult to adapt them for GAD due to the unknown distributions of the anomalies and the complex node relations embedded in graph data. To this end, we introduce a novel domain adaptation approach, namely Anomaly-aware Contrastive alignmenT (ACT), for GAD. ACT is designed to jointly optimise: (i) unsupervised contrastive learning of normal representations of nodes in the target graph, and (ii) anomaly-aware one-class alignment that aligns these contrastive node representations and the representations of labelled normal nodes in the source graph, while enforcing significant deviation of the representations of the normal nodes from the labelled anomalous nodes in the source graph. In doing so, ACT effectively transfers anomaly-informed knowledge from the source graph to learn the complex node relations of the normal class for GAD on the target graph without any specification of the anomaly distributions. Extensive experiments on eight CD-GAD settings demonstrate that our approach ACT achieves substantially improved detection performance over 10 state-of-the-art GAD methods. Code is available at https://github.com/QZ-WANG/ACT.
• Abstract（参考訳）: クロスドメイングラフ異常検出(CD-GAD)は、ラベル付き異常ノードと正規ノードを持つ補助的な関連するソースグラフを用いて、非競合対象グラフの異常ノードを検出する問題を記述する。 異常検出における悪名高い偽陽性問題に対処するための有望なアプローチを示すが、この研究ではほとんど研究されていない。 文献には多くの領域適応法があるが、異常の未知分布やグラフデータに埋め込まれた複雑なノード関係のため、GADに適応することは困難である。 そこで本研究では,GADのための新しいドメイン適応手法であるAnomaly-aware ContrastivealignedmenT (ACT)を導入する。 ACTは共同で最適化するように設計されています。 (i)対象グラフにおけるノードの正規表現の教師なしコントラスト学習 (ii)これらの対照的なノード表現と、ソースグラフのラベル付き正規ノードの表現とを整合させる一方、ソースグラフのラベル付き異常ノードから正常ノードの表現のかなりの偏差を強制する1つのクラスアライメント。 これにより、ACTは、異常なインフォームド知識をソースグラフから効果的に転送し、異常分布の仕様なしでターゲットグラフ上のGADの正規クラスの複雑なノード関係を学習する。 8つのCD-GAD設定に対する広範囲な実験により、ACTは10種類の最先端GAD法で検出性能を大幅に向上することを示した。 コードはhttps://github.com/qz-wang/actで入手できる。

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