論文の概要: Open-Set Graph Anomaly Detection via Normal Structure Regularisation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06835v1
• Date: Sun, 12 Nov 2023 13:25:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 16:41:56.216036
• Title: Open-Set Graph Anomaly Detection via Normal Structure Regularisation
• Title（参考訳）: 正規構造正規化による開集合グラフ異常検出
• Authors: Qizhou Wang, Guansong Pang, Mahsa Salehi, Wray Buntine, Christopher Leckie
• Abstract要約: Open-set Graph Anomaly Detection (GAD)は、少数のラベル付きトレーニングノードと異常ノードを使用して異常ノードを検出することを目的としている。 現在の手法では、目に見えない異常を検知する弱い一般化能力をもたらすため、目に見えない異常に適合することを過度に強調する傾向にある。 ラベル付きノードに埋め込まれたリッチな正規グラフ構造を利用するために,新しいオープンセットGAD手法,すなわち正規構造正規化(NSReg)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.713867856237364
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper considers an under-explored Graph Anomaly Detection (GAD) task, namely open-set GAD, which aims to detect anomalous nodes using a small number of labelled training normal and anomaly nodes (known as seen anomalies) that cannot illustrate all possible inference-time abnormalities. The task has attracted growing attention due to the availability of anomaly prior knowledge from the label information that can help to substantially reduce detection errors. However, current methods tend to over-emphasise fitting the seen anomalies, leading to a weak generalisation ability to detect unseen anomalies, i.e., those that are not illustrated by the labelled anomaly nodes. Further, they were introduced to handle Euclidean data, failing to effectively capture important non-Euclidean features for GAD. In this work, we propose a novel open-set GAD approach, namely normal structure regularisation (NSReg), to leverage the rich normal graph structure embedded in the labelled nodes to tackle the aforementioned two issues. In particular, NSReg trains an anomaly-discriminative supervised graph anomaly detector, with a plug-and-play regularisation term to enforce compact, semantically-rich representations of normal nodes. To this end, the regularisation is designed to differentiate various types of normal nodes, including labelled normal nodes that are connected in their local neighbourhood, and those that are not connected. By doing so, it helps incorporate strong normality into the supervised anomaly detector learning, mitigating their overfitting to the seen anomalies. Extensive empirical results on real-world datasets demonstrate the superiority of our proposed NSReg for open-set GAD.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,少数のラベル付きトレーニング正規ノードと,可能なすべての異常を説明できない異常ノード(異常として見られる)を用いて異常ノードを検出することを目的とした,未探索のグラフ異常検出(GAD)タスク,すなわちオープンセットGADについて考察する。 このタスクは、検出エラーを実質的に低減できるラベル情報からの異常事前知識が利用可能であることから、注目を集めている。 しかし、現在の手法は見かけの異常を過度に強調する傾向があるため、見当たらない異常、すなわちラベル付き異常ノードによって示されない異常を検出するための弱い一般化能力をもたらす。 さらに、これらはユークリッドデータを扱うために導入され、GADの重要な非ユークリッド特徴を効果的に捉えられなかった。 本研究では,ラベル付きノードに埋め込まれたリッチな正規グラフ構造を利用して,上記の2つの問題に対処する,新しいオープンセットGAD手法,すなわち正規構造正規化(NSReg)を提案する。 特にnsregは、正規ノードのコンパクトで意味的にリッチな表現を強制するためにプラグ・アンド・プレイ正規化項を用いて、異常識別教師付きグラフ異常検出器を訓練する。 この目的のために、正規化は、ローカルに接続されたラベル付き正常ノードや接続されていないノードを含む、様々な種類の正常ノードを区別するように設計されている。 これにより、監督された異常検出学習に強い正規性を組み込むことができ、その過度な異常を軽減できる。 実世界のデータセットに関する広範な実験結果から,提案するnsregのオープンセットgadに対する優位性が示された。

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