論文の概要: Higher-order Structure Based Anomaly Detection on Attributed Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04690v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 07:02:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 15:09:53.885049
• Title: Higher-order Structure Based Anomaly Detection on Attributed Networks
• Title（参考訳）: 分散ネットワーク上の高次構造に基づく異常検出
• Authors: Xu Yuan, Na Zhou, Shuo Yu, Huafei Huang, Zhikui Chen, Feng Xia,
• Abstract要約: 本稿では,高次構造に基づく異常検出(GUIDE)手法を提案する。 我々は属性オートエンコーダと構造オートエンコーダを利用してノード属性と高階構造を再構成する。 また、隣接ノードの重要性を評価するために、グラフ注意層を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.94747823510297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Anomaly detection (such as telecom fraud detection and medical image detection) has attracted the increasing attention of people. The complex interaction between multiple entities widely exists in the network, which can reflect specific human behavior patterns. Such patterns can be modeled by higher-order network structures, thus benefiting anomaly detection on attributed networks. However, due to the lack of an effective mechanism in most existing graph learning methods, these complex interaction patterns fail to be applied in detecting anomalies, hindering the progress of anomaly detection to some extent. In order to address the aforementioned issue, we present a higher-order structure based anomaly detection (GUIDE) method. We exploit attribute autoencoder and structure autoencoder to reconstruct node attributes and higher-order structures, respectively. Moreover, we design a graph attention layer to evaluate the significance of neighbors to nodes through their higher-order structure differences. Finally, we leverage node attribute and higher-order structure reconstruction errors to find anomalies. Extensive experiments on five real-world datasets (i.e., ACM, Citation, Cora, DBLP, and Pubmed) are implemented to verify the effectiveness of GUIDE. Experimental results in terms of ROC-AUC, PR-AUC, and Recall@K show that GUIDE significantly outperforms the state-of-art methods.
• Abstract（参考訳）: 異常検出(通信不正検出や医用画像検出など)は人々の注目を集めている。 複数のエンティティ間の複雑な相互作用はネットワーク内に広く存在し、特定の人間の行動パターンを反映することができる。 このようなパターンは高次のネットワーク構造によってモデル化できるため、属性付きネットワークにおける異常検出の恩恵を受けることができる。 しかし、既存のグラフ学習手法に効果的なメカニズムが欠如しているため、これらの複雑な相互作用パターンは異常の検出には適用されず、異常検出の進行をある程度妨げている。 上記の問題に対処するため,高次構造に基づく異常検出法(GUIDE)を提案する。 属性オートエンコーダと構造オートエンコーダを用いて,ノード属性と高次構造をそれぞれ再構成する。 さらに,グラフ注意層を設計し,その高次構造差によるノードに対する隣人の意義を評価する。 最後に,ノード属性と高次構造復元誤差を利用して異常を検出する。 GUIDEの有効性を検証するために,5つの実世界のデータセット(ACM, Citation, Cora, DBLP, Pubmed)の大規模な実験を行った。 ROC-AUC、PR-AUC、Recall@Kによる実験の結果、GUIDEは最先端の手法よりも大幅に優れていた。

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