論文の概要: Beat the Counter First: A Baseline for Temporal-Graph Anomaly Detectors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2608.15965v1
• Date: Sun, 16 Aug 2026 23:39:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-08-18 19:59:03.482499
• Title: Beat the Counter First: A Baseline for Temporal-Graph Anomaly Detectors
• Title（参考訳）: テンポラルグラフの異常検出のためのベースライン「Beat the Counter First」
• Authors: Omair Shafi Ahmed, Zohair Shafi,
• Abstract要約: SimpleCountは、カウント、リプライ、ファーストオクローレンスインジケータ、カウントから派生した変換の固定プールから、データセット毎に1つのスカラー機能を選択するリファレンスである。 我々はSimpleCountと2つの時間グラフ検出器モデル、および5つの公開データセットと1つの合成データセットの完全な特徴ベクトルに適合するIsoForestコントロールを比較した。 SLADEはSimpleCountよりも23～133倍のウォールクロック時間を必要とするが、評価された検出器モデルはいずれもほぼランダムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Progress in streaming, edge-level graph anomaly detection (GAD) has been marked by increasingly elaborate architectures, from count-min-sketch chi square tests to memory-augmented attention networks. Yet the empirical gains attributable to this added complexity have not been systematically evaluated. We propose SimpleCount, a reference with no parameter fitting that selects one scalar feature per dataset from a fixed pool of counts, recencies, first-occurrence indicators, and count-derived transforms. We compare SimpleCount with two temporal-graph detector models and an IsoForest control fitted to the complete feature vector across five public datasets and one synthetic dataset. SimpleCount matches or exceeds SLADE on three of six datasets and exceeds IsoForest on all six. We report paired statistical tests and five-seed SLADE evaluations. SLADE requires 23 to 133x more wall-clock time than SimpleCount. On Synth-Triangle and an additional Synth-Quad probe, pre-event structural scores recover the planted signal at AUC up to 0.955, while all evaluated detector models remain near random. The benefit of complexity is dataset-dependent, and every claimed gain should be reported against a strong one-feature reference together with its compute cost.
• Abstract（参考訳）: ストリーミング、エッジレベルグラフ異常検出(GAD)の進歩は、カウントミンスケッチチスクエアテストからメモリ拡張アテンションネットワークに至るまで、ますます精巧なアーキテクチャによって特徴付けられている。 しかし、この付加的な複雑さに起因する経験的利得は体系的に評価されていない。 パラメータを含まない参照としてSimpleCountを提案する。これは、固定されたカウント、リカレンス、ファーストクレーレンスインジケータ、カウントから派生した変換のプールからデータセット毎に1つのスカラー特徴を選択する。 我々はSimpleCountと2つの時間グラフ検出器モデル、および5つの公開データセットと1つの合成データセットの完全な特徴ベクトルに適合するIsoForestコントロールを比較した。 SimpleCountは6つのデータセットのうち3つでSLADEにマッチまたはオーバーし、6つすべてでIsoForestを超える。 本報告では,2種類の統計検査と5種類のSLADE評価を報告する。 SLADEはSimpleCountの23～133倍のウォールタイムを必要とする。 Synth-Triangleと追加のSynth-Quadプローブでは、AUCの植込み信号が0.955まで回復する一方、全ての評価された検出器モデルはランダムに近いままである。 複雑性の利点はデータセットに依存しており、要求されるすべての利益は、その計算コストとともに強力な1機能参照に対して報告されるべきである。

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