論文の概要: Learning-Based Link Anomaly Detection in Continuous-Time Dynamic Graphs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18050v2
- Date: Sat, 28 Sep 2024 12:33:56 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-01 22:01:45.008526
- Title: Learning-Based Link Anomaly Detection in Continuous-Time Dynamic Graphs
- Title（参考訳）: 連続時間動的グラフにおける学習型リンク異常検出
- Authors: Tim Poštuvan, Claas Grohnfeldt, Michele Russo, Giulio Lovisotto,
- Abstract要約: 連続時間動的グラフにおける異常検出は、学習アルゴリズムの文脈ではまだ未探索の分野である。
我々は,リンクレベルの異常とグラフ表現学習の先駆的構造解析を行い,分類的に異常なグラフリンクを同定した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1199214954570653
- License:
- Abstract: Anomaly detection in continuous-time dynamic graphs is an emerging field yet under-explored in the context of learning algorithms. In this paper, we pioneer structured analyses of link-level anomalies and graph representation learning for identifying categorically anomalous graph links. First, we introduce a fine-grained taxonomy for edge-level anomalies leveraging structural, temporal, and contextual graph properties. Based on these properties, we introduce a method for generating and injecting typed anomalies into graphs. Next, we introduce a novel method to generate continuous-time dynamic graphs featuring consistencies across either or combinations of time, structure, and context. To enable temporal graph learning methods to detect specific types of anomalous links rather than the bare existence of a link, we extend the generic link prediction setting by: (1) conditioning link existence on contextual edge attributes; and (2) refining the training regime to accommodate diverse perturbations in the negative edge sampler. Comprehensive benchmarks on synthetic and real-world datasets -- featuring synthetic and labeled organic anomalies and employing six state-of-the-art link prediction methods -- validate our taxonomy and generation processes for anomalies and benign graphs, as well as our approach to adapting methods for anomaly detection. Our results reveal that different learning methods excel in capturing different aspects of graph normality and detecting different types of anomalies. We conclude with a comprehensive list of findings highlighting opportunities for future research.
- Abstract（参考訳）: 連続時間動的グラフにおける異常検出は、学習アルゴリズムの文脈ではまだ未探索の分野である。
本稿では,リンクレベルの異常とグラフ表現学習の先駆的構造解析を行い,分類的異常グラフリンクを同定する。
まず、構造的、時間的、文脈的なグラフ特性を利用したエッジレベルの異常に対するきめ細かい分類法を提案する。
これらの特性に基づいて,型付き異常をグラフに生成・注入する手法を提案する。
次に,時間,構造,コンテキストの組み合わせの相違を特徴とする連続時間動的グラフを生成する新しい手法を提案する。
時間グラフ学習法により,リンクの素な存在ではなく,特定の種類の異常リンクを検出できるようにするため,(1)コンテキスト的エッジ属性にリンクの存在を条件付けすること,(2)負エッジサンプリング器の多様な摂動に適応するためにトレーニング体制を洗練することによる,汎用リンク予測の設定を拡張した。
合成およびラベル付けされた有機異常と6つの最先端リンク予測手法を併用した、合成および実世界のデータセットに関する包括的なベンチマークは、異常と良性グラフの分類と生成プロセスを検証するとともに、異常検出の方法への我々のアプローチを検証する。
この結果から,グラフの正規性の異なる側面を抽出し,異なるタイプの異常を検出する上で,学習方法が優れていることが明らかとなった。
今後の研究の機会を浮き彫りにした調査結果の総合的なリストで締めくくります。
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