論文の概要: Truncated Affinity Maximization: One-class Homophily Modeling for Graph Anomaly Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.00006v5
- Date: Thu, 4 Apr 2024 10:06:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 20:42:13.179151
- Title: Truncated Affinity Maximization: One-class Homophily Modeling for Graph Anomaly Detection
- Title（参考訳）: Trncated Affinity Maximization: グラフ異常検出のための一級ホモフィリモデリング
- Authors: Hezhe Qiao, Guansong Pang,
- Abstract要約: 正常ノードは互いに強い接続・親和性を持つ傾向を示し, 異常ノードのホモフィリは正常ノードよりも著しく弱いことを示す。
この異常識別特性は、従来の異常検出目的を用いて構築される既存の異常検出方法によって無視される。
本稿では, 隣接ノードの局所親和性を最大化することにより, 異常測度に適したノード表現を学習するTruncated Affinity Maximization (TAM)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.731515133452977
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We reveal a one-class homophily phenomenon, which is one prevalent property we find empirically in real-world graph anomaly detection (GAD) datasets, i.e., normal nodes tend to have strong connection/affinity with each other, while the homophily in abnormal nodes is significantly weaker than normal nodes. However, this anomaly-discriminative property is ignored by existing GAD methods that are typically built using a conventional anomaly detection objective, such as data reconstruction. In this work, we explore this property to introduce a novel unsupervised anomaly scoring measure for GAD, local node affinity, that assigns a larger anomaly score to nodes that are less affiliated with their neighbors, with the affinity defined as similarity on node attributes/representations. We further propose Truncated Affinity Maximization (TAM) that learns tailored node representations for our anomaly measure by maximizing the local affinity of nodes to their neighbors. Optimizing on the original graph structure can be biased by nonhomophily edges (i.e., edges connecting normal and abnormal nodes). Thus, TAM is instead optimized on truncated graphs where non-homophily edges are removed iteratively to mitigate this bias. The learned representations result in significantly stronger local affinity for normal nodes than abnormal nodes. Extensive empirical results on 10 real-world GAD datasets show that TAM substantially outperforms seven competing models, achieving over 10% increase in AUROC/AUPRC compared to the best contenders on challenging datasets. Our code is available at https://github.com/mala-lab/TAM-master/.
- Abstract（参考訳）: 我々は、実世界のグラフ異常検出(GAD)データセットで経験的に見られる1種類のホモフィリ現象、すなわち、正常なノードは互いに強い接続/親和性を持ち、異常なノードのホモフィリは正常なノードよりも著しく弱いことを明らかにした。
しかし、この異常識別特性は、データ再構成のような従来の異常検出目的を用いて構築される既存のGAD法では無視される。
本研究では,GADの非教師付き異常評価尺度である局所ノード親和性(ローカルノード親和性)を導入し,ノード属性/表現上の類似性として定義される親和性を用いて,隣接ノードに関連のないノードにより大きな異常スコアを割り当てる手法を提案する。
さらに, 隣接ノードの局所親和性を最大化することにより, 異常測度に適したノード表現を学習するTruncated Affinity Maximization (TAM)を提案する。
元のグラフ構造を最適化することは、非ホモフィリーエッジ(通常ノードと異常ノードを繋ぐエッジ)によってバイアスを受けることができる。
したがって、TAMは、非ホモフィリーエッジを反復的に除去し、このバイアスを緩和するトランケートグラフに最適化される。
学習された表現は、正常なノードに対して異常なノードよりもはるかに強い局所親和性をもたらす。
10の現実世界のGADデータセットに対する大規模な実験結果によると、TAMは7つの競合モデルを大幅に上回り、AUROC/AUPRCの10%以上を達成している。
私たちのコードはhttps://github.com/mala-lab/TAM-master/で利用可能です。
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