Anomaly detection on the attributed network has recently received increasing attention in many research fields, such as cybernetic anomaly detection and financial fraud detection. With the wide application of deep learning on graph representations, existing approaches choose to apply euclidean graph encoders as their backbone, which may lose important hierarchical information, especially in complex networks. To tackle this problem, we propose an efficient anomaly detection framework using hyperbolic self-supervised contrastive learning. Specifically, we first conduct the data augmentation by performing subgraph sampling. Then we utilize the hierarchical information in hyperbolic space through exponential mapping and logarithmic mapping and obtain the anomaly score by subtracting scores of the positive pairs from the negative pairs via a discriminating process. Finally, extensive experiments on four real-world datasets demonstrate that our approach performs superior over representative baseline approaches.


翻译:最近在许多研究领域,例如网络异常现象检测和金融欺诈检测,都日益受到越来越多的关注。随着在图表显示上广泛应用深层学习,现有方法选择使用电子clidean图形编码器作为其主干线,这可能会失去重要的等级信息,特别是在复杂的网络中。为了解决这一问题,我们建议使用双曲自我监督的对比性学习来建立一个高效的异常检测框架。具体地说,我们首先通过进行子谱取样来进行数据增强。然后,我们通过指数绘图和对数绘图来利用超双曲空间的等级信息,并通过歧视过程从负对子中减去正对子的分数,从而获得异常分数。最后,关于四个真实世界数据集的广泛实验表明,我们的方法优于有代表性的基线方法。

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在数据挖掘中,异常检测(英语:anomaly detection)对不符合预期模式或数据集中其他项目的项目、事件或观测值的识别。通常异常项目会转变成银行欺诈、结构缺陷、医疗问题、文本错误等类型的问题。异常也被称为离群值、新奇、噪声、偏差和例外。 特别是在检测滥用与网络入侵时,有趣性对象往往不是罕见对象,但却是超出预料的突发活动。这种模式不遵循通常统计定义中把异常点看作是罕见对象,于是许多异常检测方法(特别是无监督的方法)将对此类数据失效,除非进行了合适的聚集。相反,聚类分析算法可能可以检测出这些模式形成的微聚类。 有三大类异常检测方法。[1] 在假设数据集中大多数实例都是正常的前提下,无监督异常检测方法能通过寻找与其他数据最不匹配的实例来检测出未标记测试数据的异常。监督式异常检测方法需要一个已经被标记“正常”与“异常”的数据集,并涉及到训练分类器(与许多其他的统计分类问题的关键区别是异常检测的内在不均衡性)。半监督式异常检测方法根据一个给定的正常训练数据集创建一个表示正常行为的模型,然后检测由学习模型生成的测试实例的可能性。
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