論文の概要: Reinforcement Neighborhood Selection for Unsupervised Graph Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05526v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 10:39:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 20:26:04.354409
• Title: Reinforcement Neighborhood Selection for Unsupervised Graph Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 教師なしグラフ異常検出のための強化近傍選択
• Authors: Yuanchen Bei, Sheng Zhou, Qiaoyu Tan, Hao Xu, Hao Chen, Zhao Li, Jiajun Bu
• Abstract要約: 教師なしグラフ異常検出は様々な応用に不可欠である。 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、異常検出のための高品質なノード表現を学習している。 教師なしグラフアノマリー検出(RAND)のための強化近傍選択を取り入れた新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.322241872706314
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised graph anomaly detection is crucial for various practical applications as it aims to identify anomalies in a graph that exhibit rare patterns deviating significantly from the majority of nodes. Recent advancements have utilized Graph Neural Networks (GNNs) to learn high-quality node representations for anomaly detection by aggregating information from neighborhoods. However, the presence of anomalies may render the observed neighborhood unreliable and result in misleading information aggregation for node representation learning. Selecting the proper neighborhood is critical for graph anomaly detection but also challenging due to the absence of anomaly-oriented guidance and the interdependence with representation learning. To address these issues, we utilize the advantages of reinforcement learning in adaptively learning in complex environments and propose a novel method that incorporates Reinforcement neighborhood selection for unsupervised graph ANomaly Detection (RAND). RAND begins by enriching the candidate neighbor pool of the given central node with multiple types of indirect neighbors. Next, RAND designs a tailored reinforcement anomaly evaluation module to assess the reliability and reward of considering the given neighbor. Finally, RAND selects the most reliable subset of neighbors based on these rewards and introduces an anomaly-aware aggregator to amplify messages from reliable neighbors while diminishing messages from unreliable ones. Extensive experiments on both three synthetic and two real-world datasets demonstrate that RAND outperforms the state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 非教師付きグラフ異常検出は、ノードの大部分からかなり逸脱する稀なパターンを示すグラフ内の異常を識別することを目的としているため、様々な実用化に欠かせない。 近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いて、近隣からの情報を集約して異常検出のための高品質なノード表現を学習している。 しかし、異常の存在は観測された近傍を信頼できないものにし、ノード表現学習のための誤解を招く情報集約をもたらす可能性がある。 グラフの異常検出には適切な近傍の選択が不可欠であるが、異常指向の指導や表現学習との相互依存がないことも課題である。 これらの課題に対処するため,複雑な環境下での適応学習における強化学習の利点を活用し,非教師付きグラフ Anomaly Detection (RAND) のための強化近傍選択を取り入れた新しい手法を提案する。 RANDは、与えられた中央ノードの候補隣のプールを複数の間接的な隣人によって強化することから始まる。 次に、RANDは、与えられた隣人を考慮した信頼性と報酬を評価するために、調整された強化異常評価モジュールを設計する。 最後に、RANDはこれらの報酬に基づいて、最も信頼できる隣人のサブセットを選択し、信頼できない隣人からのメッセージを増幅する異常認識アグリゲータを導入する。 3つの合成データセットと2つの実世界のデータセットに対する大規模な実験は、RANDが最先端の手法より優れていることを示した。

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