論文の概要: Spatial-temporal Memories Enhanced Graph Autoencoder for Anomaly Detection in Dynamic Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09039v1
- Date: Thu, 14 Mar 2024 02:26:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-15 22:07:16.818500
- Title: Spatial-temporal Memories Enhanced Graph Autoencoder for Anomaly Detection in Dynamic Graphs
- Title(参考訳): 動的グラフにおける異常検出のための時空間記憶強調グラフオートエンコーダ
- Authors: Jie Liu, Xuequn Shang, Xiaolin Han, Wentao Zhang, Hongzhi Yin,
- Abstract要約: 動的グラフにおける異常検出は、グラフ構造と属性の時間的進化によって大きな課題となる。
空間記憶強調グラフオートエンコーダ(STRIPE)について紹介する。
STRIPEは、動的グラフの異なる空間的・時間的ダイナミクスを効果的に活用することにより、異常を識別する優れた能力を示した。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 52.956235109354175
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Anomaly detection in dynamic graphs presents a significant challenge due to the temporal evolution of graph structures and attributes. The conventional approaches that tackle this problem typically employ an unsupervised learning framework, capturing normality patterns with exclusive normal data during training and identifying deviations as anomalies during testing. However, these methods face critical drawbacks: they either only depend on proxy tasks for general representation without directly pinpointing normal patterns, or they neglect to differentiate between spatial and temporal normality patterns, leading to diminished efficacy in anomaly detection. To address these challenges, we introduce a novel Spatial-Temporal memories-enhanced graph autoencoder (STRIPE). Initially, STRIPE employs Graph Neural Networks (GNNs) and gated temporal convolution layers to extract spatial features and temporal features, respectively. Then STRIPE incorporates separate spatial and temporal memory networks, which capture and store prototypes of normal patterns, thereby preserving the uniqueness of spatial and temporal normality. After that, through a mutual attention mechanism, these stored patterns are then retrieved and integrated with encoded graph embeddings. Finally, the integrated features are fed into the decoder to reconstruct the graph streams which serve as the proxy task for anomaly detection. This comprehensive approach not only minimizes reconstruction errors but also refines the model by emphasizing the compactness and distinctiveness of the embeddings in relation to the nearest memory prototypes. Through extensive testing, STRIPE has demonstrated a superior capability to discern anomalies by effectively leveraging the distinct spatial and temporal dynamics of dynamic graphs, significantly outperforming existing methodologies, with an average improvement of 15.39% on AUC values.
- Abstract(参考訳): 動的グラフにおける異常検出は、グラフ構造と属性の時間的進化によって大きな課題となる。
この問題に対処する従来のアプローチは、典型的には教師なしの学習フレームワークを使用し、トレーニング中に排他的正規データで正規性パターンをキャプチャし、テスト中の偏差を異常として識別する。
しかし、これらの手法は、通常のパターンを直接特定することなく、一般的な表現のプロキシタスクにのみ依存するか、空間的および時間的正規性パターンの区別を怠り、異常検出の効率が低下するなど、重大な欠点に直面している。
これらの課題に対処するために,新しい空間的記憶強調グラフオートエンコーダ(STRIPE)を導入する。
当初、STRIPEは、空間的特徴と時間的特徴をそれぞれ抽出するために、グラフニューラルネットワーク(GNN)とゲート時間的畳み込み層を採用している。
次に、STRIPEは、通常のパターンのプロトタイプをキャプチャして保存し、空間的および時間的正規性のユニークさを保存する、別々の空間的および時間的メモリネットワークを組み込む。
その後、相互注意機構を通じて、これらのストアドパターンを検索し、エンコードされたグラフ埋め込みと統合する。
最後に、統合された機能はデコーダに入力され、異常検出のプロキシタスクとして機能するグラフストリームを再構築する。
この包括的アプローチは、再構成エラーを最小限に抑えるだけでなく、最も近いメモリプロトタイプに対する埋め込みのコンパクトさと特異性を強調してモデルを洗練する。
広範なテストを通じて、STRIPEは動的グラフの異なる空間的・時間的ダイナミクスを効果的に活用し、AUC値の平均15.39%の改善を達成して、異常を識別する優れた能力を示した。
関連論文リスト
- Graph Spatiotemporal Process for Multivariate Time Series Anomaly
Detection with Missing Values [67.76168547245237]
本稿では,グラフ時間過程と異常スコアラを用いて異常を検出するGST-Proという新しいフレームワークを提案する。
実験結果から,GST-Pro法は時系列データ中の異常を効果的に検出し,最先端の手法より優れていることがわかった。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-01-11T10:10:16Z) - 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) - Video Anomaly Detection via Spatio-Temporal Pseudo-Anomaly Generation :
A Unified Approach [52.14916470104883]
本研究は,画像のマスキング領域にペンキを塗布することにより,汎用的な映像時間PAを生成する手法を提案する。
さらに,OCC設定下での現実世界の異常を検出するための単純な統合フレームワークを提案する。
提案手法は,OCC設定下での既存のPAs生成および再構築手法と同等に動作する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T13:14:06Z) - MACE: A Multi-pattern Accommodated and Efficient Anomaly Detection
Method in the Frequency Domain [39.62909237916296]
本稿では、時系列異常検出のための周波数領域における多重パターン調整および効率的な異常検出手法を提案する。
i) 多様な正規パターンを扱うのに優れたパターン抽出機構、(ii) 時間領域における短期異常を増幅し周波数領域における異常の再構築を妨げる双対的畳み込み機構、(iii) 周波数領域のスパーシリティと並列性を活用してモデル効率を向上させる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-26T03:31:43Z) - Time-series Anomaly Detection via Contextual Discriminative Contrastive
Learning [0.0]
一級分類法は、異常検出タスクに一般的に使用される。
本稿では,DeepSVDDの損失関数に着想を得た新しい手法を提案する。
我々は,我々のアプローチと,将来有望な自己教師型学習異常検出手法であるNeutral ADによる決定論的コントラスト損失を組み合わせた。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-04-16T21:36:19Z) - Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [55.52743265122446]
ディープオートエンコーダは視覚領域における異常検出のタスクに使われてきた。
我々は、訓練中に識別情報を使用することが可能な自己指導型学習体制を適用することで、この問題に対処する。
MVTec ADデータセットを用いた実験では,高い検出性能と局所化性能を示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-23T14:16:30Z) - Multivariate Time Series Forecasting with Dynamic Graph Neural ODEs [65.18780403244178]
動的グラフニューラル正規微分方程式(MTGODE)を用いた多変量時系列予測連続モデルを提案する。
具体的には、まず、時間進化するノードの特徴と未知のグラフ構造を持つ動的グラフに多変量時系列を抽象化する。
そして、欠落したグラフトポロジを補完し、空間的および時間的メッセージパッシングを統一するために、ニューラルODEを設計、解決する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-17T02:17:31Z) - Learning Memory-guided Normality for Anomaly Detection [33.77435699029528]
本稿では,異常検出に対する教師なし学習手法を提案する。
また,メモリをトレーニングするための特徴量と分離性損失を新たに提示し,メモリアイテムの識別能力と通常のデータからの深い学習能力を高める。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-03-30T05:30:09Z)
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。