論文の概要: MetaGAD: Learning to Meta Transfer for Few-shot Graph Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10668v1
• Date: Thu, 18 May 2023 03:04:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-19 17:10:39.893700
• Title: MetaGAD: Learning to Meta Transfer for Few-shot Graph Anomaly Detection
• Title（参考訳）: MetaGAD:Few-shot Graph Anomaly Detectionのためのメタトランスファー学習
• Authors: Xiongxiao Xu, Kaize Ding, Canyu Chen, Kai Shu
• Abstract要約: 本稿では,グラフ異常検出のためのラベル付きノードとラベル付きノードの知識をメタトランスファーするMetaGADを提案する。 6つの実世界のデータセットに対する実験結果から,提案手法の有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.393760765481836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph anomaly detection has long been an important problem in various domains pertaining to information security such as financial fraud, social spam, network intrusion, etc. The majority of existing methods are performed in an unsupervised manner, as labeled anomalies in a large scale are often too expensive to acquire. However, the identified anomalies may turn out to be data noises or uninteresting data instances due to the lack of prior knowledge on the anomalies. In realistic scenarios, it is often feasible to obtain limited labeled anomalies, which have great potential to advance graph anomaly detection. However, the work exploring limited labeled anomalies and a large amount of unlabeled nodes in graphs to detect anomalies is rather limited. Therefore, in this paper, we study a novel problem of few-shot graph anomaly detection. We propose a new framework MetaGAD to learn to meta-transfer the knowledge between unlabeled and labeled nodes for graph anomaly detection. Experimental results on six real-world datasets with synthetic anomalies and "organic" anomalies (available in the dataset) demonstrate the effectiveness of the proposed approach in detecting anomalies with limited labeled anomalies.
• Abstract（参考訳）: グラフ異常検出は, 金融詐欺, ソーシャルスパム, ネットワーク侵入など, 情報セキュリティに関する諸分野において, 長年にわたり重要な問題であった。 既存の手法の大部分は教師なしの方法で行われ、大規模にラベル付けされた異常はしばしば取得するには高価である。 しかし、識別された異常は、異常に関する事前の知識がないため、データノイズや興味のないデータインスタンスとなる可能性がある。 現実的なシナリオでは、ラベル付き異常を限定的に得ることがしばしば可能であり、グラフ異常検出を前進させる可能性がある。 しかし、グラフ内のラベル付き異常や大量の未ラベルノードを探索して異常を検出する作業は限られている。 そこで本稿では,少数ショットグラフ異常検出の新たな問題について検討する。 本稿では,グラフ異常検出のためのラベル付きノードとラベル付きノードの知識をメタトランスファーするMetaGADを提案する。 合成異常を伴う実世界の6つのデータセットと「有機」異常(データセットで利用可能)の実験結果から,ラベル付き異常を限定した異常を検出する手法の有効性が示された。

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