論文の概要: GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01951v7
• Date: Mon, 5 Feb 2024 16:12:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 06:16:26.500448
• Title: GAD-NR: Graph Anomaly Detection via Neighborhood Reconstruction
• Title（参考訳）: GAD-NR 近傍再構成によるグラフ異常検出
• Authors: Amit Roy, Juan Shu, Jia Li, Carl Yang, Olivier Elshocht, Jeroen Smeets and Pan Li
• Abstract要約: グラフオートエンコーダ(GAE)はグラフデータをノード表現にエンコードし、これらの表現に基づいてグラフの再構成品質を評価することで異常を識別する。 グラフ異常検出のための近傍再構成を組み込んだ新しいGAEであるGAD-NRを提案する。 6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、GAD-NRの有効性を検証し、最先端の競合相手よりも顕著な改善(AUCでは最大30%)を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.56631787651942
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Graph Anomaly Detection (GAD) is a technique used to identify abnormal nodes within graphs, finding applications in network security, fraud detection, social media spam detection, and various other domains. A common method for GAD is Graph Auto-Encoders (GAEs), which encode graph data into node representations and identify anomalies by assessing the reconstruction quality of the graphs based on these representations. However, existing GAE models are primarily optimized for direct link reconstruction, resulting in nodes connected in the graph being clustered in the latent space. As a result, they excel at detecting cluster-type structural anomalies but struggle with more complex structural anomalies that do not conform to clusters. To address this limitation, we propose a novel solution called GAD-NR, a new variant of GAE that incorporates neighborhood reconstruction for graph anomaly detection. GAD-NR aims to reconstruct the entire neighborhood of a node, encompassing the local structure, self-attributes, and neighbor attributes, based on the corresponding node representation. By comparing the neighborhood reconstruction loss between anomalous nodes and normal nodes, GAD-NR can effectively detect any anomalies. Extensive experimentation conducted on six real-world datasets validates the effectiveness of GAD-NR, showcasing significant improvements (by up to 30% in AUC) over state-of-the-art competitors. The source code for GAD-NR is openly available. Importantly, the comparative analysis reveals that the existing methods perform well only in detecting one or two types of anomalies out of the three types studied. In contrast, GAD-NR excels at detecting all three types of anomalies across the datasets, demonstrating its comprehensive anomaly detection capabilities.
• Abstract（参考訳）: Graph Anomaly Detection (GAD) は、グラフ内の異常ノードを識別し、ネットワークセキュリティ、不正検出、ソーシャルメディアスパム検出、その他さまざまな分野の応用を見つけるために用いられるテクニックである。 GADの一般的な方法は、グラフデータをノード表現にエンコードし、これらの表現に基づいてグラフの再構成品質を評価することによって異常を識別するグラフオートエンコーダ(GAE)である。 しかし、既存のGAEモデルは直接リンク再構成に最適化されており、グラフに接続されたノードは潜在空間にクラスタ化される。 その結果、クラスター型構造異常を検出するのに優れるが、クラスタに適合しないより複雑な構造異常に悩まされる。 この制限に対処するため,グラフ異常検出のための近傍再構成を組み込んだGAEの新しい変種であるGAD-NRを提案する。 GAD-NRは、ノード表現に基づいて、ローカル構造、自己属性、および隣接属性を含むノードの近傍全体を再構築することを目的としている。 異常ノードと正常ノード間の近傍再構成損失を比較することで、GAD-NRは任意の異常を効果的に検出できる。 6つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験は、GAD-NRの有効性を検証し、最先端の競合相手よりも顕著な改善(AUCでは最大30%)を示す。 GAD-NRのソースコードが公開されている。 比較分析の結果,既存の手法は3種類の異常から1種類または2種類の異常を検出する場合にのみ有効であることが判明した。 対照的に、GAD-NRはデータセット全体の3種類の異常を検知し、その包括的な異常検出能力を示す。

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