論文の概要: Deep Graph Anomaly Detection: A Survey and New Perspectives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09957v1
• Date: Mon, 16 Sep 2024 03:05:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-17 16:40:52.893894
• Title: Deep Graph Anomaly Detection: A Survey and New Perspectives
• Title（参考訳）: ディープグラフ異常検出:サーベイと新しい展望
• Authors: Hezhe Qiao, Hanghang Tong, Bo An, Irwin King, Charu Aggarwal, Guansong Pang,
• Abstract要約: グラフ異常検出(GAD)は、異常なグラフインスタンス(ノード、エッジ、サブグラフ、グラフ)を特定することを目的とする。 ディープラーニングアプローチ、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)は、GADにとって有望なパラダイムとして現れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.84201183954016
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph anomaly detection (GAD), which aims to identify unusual graph instances (nodes, edges, subgraphs, or graphs), has attracted increasing attention in recent years due to its significance in a wide range of applications. Deep learning approaches, graph neural networks (GNNs) in particular, have been emerging as a promising paradigm for GAD, owing to its strong capability in capturing complex structure and/or node attributes in graph data. Considering the large number of methods proposed for GNN-based GAD, it is of paramount importance to summarize the methodologies and findings in the existing GAD studies, so that we can pinpoint effective model designs for tackling open GAD problems. To this end, in this work we aim to present a comprehensive review of deep learning approaches for GAD. Existing GAD surveys are focused on task-specific discussions, making it difficult to understand the technical insights of existing methods and their limitations in addressing some unique challenges in GAD. To fill this gap, we first discuss the problem complexities and their resulting challenges in GAD, and then provide a systematic review of current deep GAD methods from three novel perspectives of methodology, including GNN backbone design, proxy task design for GAD, and graph anomaly measures. To deepen the discussions, we further propose a taxonomy of 13 fine-grained method categories under these three perspectives to provide more in-depth insights into the model designs and their capabilities. To facilitate the experiments and validation, we also summarize a collection of widely-used GAD datasets and empirical comparison. We further discuss multiple open problems to inspire more future high-quality research. A continuously updated repository for datasets, links to the codes of algorithms, and empirical comparison is available at https://github.com/mala-lab/Awesome-Deep-Graph-Anomaly-Detection.
• Abstract（参考訳）: グラフ異常検出(GAD)は、異常なグラフインスタンス(ノード、エッジ、サブグラフ、グラフ)を識別することを目的としている。 ディープラーニングアプローチ、特にグラフニューラルネットワーク(GNN)は、グラフデータ中の複雑な構造やノード属性をキャプチャする強力な能力のため、GADにとって有望なパラダイムとして現れています。 GNNベースのGADに提案されている多くの手法を考えると、既存のGAD研究における方法論と知見をまとめることが最重要であり、オープンGAD問題に対処するための効果的なモデル設計を特定できる。 そこで本研究では,GADのためのディープラーニングアプローチの総合的なレビューを行う。 既存のGAD調査はタスク固有の議論に重点を置いており、GADにおけるいくつかの固有の課題に対処する上で、既存のメソッドの技術的な洞察とその制限を理解することは困難である。 このギャップを埋めるために、まず、GADにおける問題複雑度とその結果として生じる課題について議論し、GNNバックボーン設計、GADのためのプロキシタスク設計、グラフ異常測定を含む方法論の3つの新しい視点から、現在の深いGADメソッドの体系的なレビューを行う。 さらに,モデル設計とその機能についてより詳細な知見を提供するために,これら3つの視点の下で,13の細粒度メソッドカテゴリの分類法を提案する。 実験と検証を容易にするため,広く利用されているGADデータセットの集合と経験的比較もまとめた。 さらに、より将来の高品質な研究を促すために、複数のオープンな問題を議論する。 データセットの継続的な更新、アルゴリズムのコードへのリンク、経験的比較はhttps://github.com/mala-lab/Awesome-Deep-Graph-Anomaly-Detectionで見ることができる。

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