論文の概要: GADY: Unsupervised Anomaly Detection on Dynamic Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16376v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 05:27:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 16:39:33.291872
- Title: GADY: Unsupervised Anomaly Detection on Dynamic Graphs
- Title(参考訳): GADY:動的グラフによる教師なし異常検出
- Authors: Shiqi Lou, Qingyue Zhang, Shujie Yang, Yuyang Tian, Zhaoxuan Tan,
Minnan Luo
- Abstract要約: 本稿では,従来の離散的手法の限界を突破する細粒度情報を取得するための連続的動的グラフモデルを提案する。
第2の課題として、負の相互作用を生成するためにジェネレーティブ・アドバイサル・ネットワーク(Generative Adversarial Networks)を開拓した。
提案したGADYは,3つの実世界のデータセットにおいて,従来の最先端手法よりも大幅に優れていた。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 18.1896489628884
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Anomaly detection on dynamic graphs refers to detecting entities whose
behaviors obviously deviate from the norms observed within graphs and their
temporal information. This field has drawn increasing attention due to its
application in finance, network security, social networks, and more. However,
existing methods face two challenges: dynamic structure constructing challenge
- difficulties in capturing graph structure with complex time information and
negative sampling challenge - unable to construct excellent negative samples
for unsupervised learning. To address these challenges, we propose Unsupervised
Generative Anomaly Detection on Dynamic Graphs (GADY). To tackle the first
challenge, we propose a continuous dynamic graph model to capture the
fine-grained information, which breaks the limit of existing discrete methods.
Specifically, we employ a message-passing framework combined with positional
features to get edge embeddings, which are decoded to identify anomalies. For
the second challenge, we pioneer the use of Generative Adversarial Networks to
generate negative interactions. Moreover, we design a loss function to alter
the training goal of the generator while ensuring the diversity and quality of
generated samples. Extensive experiments demonstrate that our proposed GADY
significantly outperforms the previous state-of-the-art method on three
real-world datasets. Supplementary experiments further validate the
effectiveness of our model design and the necessity of each module.
- Abstract(参考訳): 動的グラフ上の異常検出は、グラフ内で観察されるノルムとその時間的情報から明らかに振る舞いが逸脱する実体を検出することを指す。
この分野では、金融、ネットワークセキュリティ、ソーシャルネットワークなどへの応用により、注目度が高まっている。
しかし、既存の手法では2つの課題に直面している: 動的構造構築チャレンジ - 複雑な時間情報を持つグラフ構造を捕捉する難しさと、教師なし学習のための優れた負のサンプルを構築することができない負のサンプリングチャレンジ。
これらの課題に対処するために,動的グラフの非教師付き生成異常検出(GADY)を提案する。
第1の課題に取り組むため,我々は,既存の離散的手法の限界を破る細粒度情報を取り込む連続動的グラフモデルを提案する。
具体的には、メッセージパッシングフレームワークと位置特徴を組み合わせてエッジ埋め込みを行い、異常を識別するためにデコードする。
第2の課題として,生成的敵ネットワークを用いた負のインタラクションの生成を開拓した。
さらに,生成したサンプルの多様性と品質を確保しつつ,生成者の訓練目標を変更するための損失関数を設計する。
広範な実験により,提案手法が3つの実世界のデータセットにおいて,従来の最先端手法を大きく上回ることを示した。
補足的な実験は、モデル設計の有効性と各モジュールの必要性をさらに検証します。
関連論文リスト
- UMGAD: Unsupervised Multiplex Graph Anomaly Detection [40.17829938834783]
UMGADと呼ばれる新しい教師なし多重グラフ異常検出法を提案する。
我々はまず、多重異種グラフにおけるノード間の多重相関関係を学習する。
そして、ノイズや冗長な情報が異常情報抽出に与える影響を弱めるために、属性レベルおよびサブグラフレベルの拡張ビューグラフを生成する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-19T15:15:45Z) - A Simple Background Augmentation Method for Object Detection with Diffusion Model [53.32935683257045]
コンピュータビジョンでは、データの多様性の欠如がモデル性能を損なうことはよく知られている。
本稿では, 生成モデルの進歩を生かして, 単純かつ効果的なデータ拡張手法を提案する。
背景強化は、特にモデルの堅牢性と一般化能力を大幅に改善する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-01T07:40:00Z) - Develop End-to-End Anomaly Detection System [3.130722489512822]
異常検出は、ネットワークの堅牢性を保証する上で重要な役割を果たす。
本稿では,エンドツーエンドの異常検出モデル開発パイプラインを提案する。
本稿では,新しい予測モデルの導入とベンチマークによるフレームワークの有効性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-01T09:02:44Z) - Multitask Active Learning for Graph Anomaly Detection [48.690169078479116]
MultItask acTIve Graph Anomaly Detection framework,すなわちMITIGATEを提案する。
ノード分類タスクを結合することにより、MITIGATEは既知の異常を伴わずに配布外ノードを検出する能力を得る。
4つのデータセットに関する実証的研究は、MITIGATEが異常検出のための最先端の手法を著しく上回っていることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-24T03:43:45Z) - Generating and Reweighting Dense Contrastive Patterns for Unsupervised
Anomaly Detection [59.34318192698142]
我々は、先行のない異常発生パラダイムを導入し、GRADと呼ばれる革新的な教師なし異常検出フレームワークを開発した。
PatchDiffは、様々な種類の異常パターンを効果的に公開する。
MVTec ADとMVTec LOCOデータセットの両方の実験も、前述の観測をサポートする。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-26T07:08:06Z) - Few-shot Message-Enhanced Contrastive Learning for Graph Anomaly
Detection [15.757864894708364]
グラフ異常検出は、多数派から大きく逸脱するグラフデータの例外的なインスタンスを特定する上で重要な役割を果たす。
我々はFMGADと呼ばれる新しい数ショットグラフ異常検出モデルを提案する。
FMGADは, 人工的に注入された異常やドメイン・有機異常によらず, 他の最先端手法よりも優れた性能が得られることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-17T07:49:20Z) - BOURNE: Bootstrapped Self-supervised Learning Framework for Unified
Graph Anomaly Detection [50.26074811655596]
自己指導型自己学習(BOURNE)に基づく新しい統合グラフ異常検出フレームワークを提案する。
ノードとエッジ間のコンテキスト埋め込みを交換することで、ノードとエッジの異常を相互に検出できる。
BOURNEは、負のサンプリングを必要としないため、大きなグラフを扱う際の効率を高めることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-07-28T00:44:57Z) - EasyDGL: Encode, Train and Interpret for Continuous-time Dynamic Graph Learning [92.71579608528907]
本稿では,3つのモジュールから構成される使い勝手の良いパイプライン(EasyDGL)を設計することを目的とする。
EasyDGLは、進化するグラフデータからモデルが学習する周波数コンテンツの予測力を効果的に定量化することができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-22T06:35:08Z) - DAGAD: Data Augmentation for Graph Anomaly Detection [57.92471847260541]
本稿では、属性グラフのための新しいデータ拡張ベースのグラフ異常検出(DAGAD)フレームワークを考案する。
3つのデータセットに関する一連の実験は、DAGADが様々な主に使用されるメトリクスに関して、10の最先端のベースライン検出器より優れていることを証明している。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-18T11:28:21Z) - Anomaly Detection in Dynamic Graphs via Transformer [30.926884264054042]
DYnamic graph(TADDY)のためのトランスフォーマーを用いた新しい異常検出フレームワークを提案する。
本フレームワークは,進化するグラフストリームにおいて,各ノードの構造的役割と時間的役割をよりよく表現するための包括的ノード符号化戦略を構築する。
提案するTADDYフレームワークは,4つの実世界のデータセットに対して,最先端の手法よりも大きなマージンで優れている。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-18T02:27:19Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。