Anomaly detection is defined as discovering patterns that do not conform to the expected behavior. Previously, anomaly detection was mostly conducted using traditional shallow learning techniques, but with little improvement. As the emergence of graph neural networks (GNN), graph anomaly detection has been greatly developed. However, recent studies have shown that GNN-based methods encounter challenge, in that no graph anomaly detection algorithm can perform generalization on most datasets. To bridge the tap, we propose a multi-view fusion approach for graph anomaly detection (Mul-GAD). The view-level fusion captures the extent of significance between different views, while the feature-level fusion makes full use of complementary information. We theoretically and experimentally elaborate the effectiveness of the fusion strategies. For a more comprehensive conclusion, we further investigate the effect of the objective function and the number of fused views on detection performance. Exploiting these findings, our Mul-GAD is proposed equipped with fusion strategies and the well-performed objective function. Compared with other state-of-the-art detection methods, we achieve a better detection performance and generalization in most scenarios via a series of experiments conducted on Pubmed, Amazon Computer, Amazon Photo, Weibo and Books. Our code is available at https://github.com/liuyishoua/Mul-Graph-Fusion.


翻译:异常检测被定义为与预期行为不符的发现模式。以前,异常检测大多使用传统的浅度学习技术进行,但几乎没有什么改进。随着图形神经网络的出现,图形异常检测有了很大的发展。然而,最近的研究表明,基于GNN的方法遇到了挑战,因为没有图形异常检测算法能够对大多数数据集进行概括化。为了连接这一连接,我们建议采用多视聚合法来探测图异常(Mul-GAD) 。视觉级融合法捕捉不同观点之间的重要程度,而特征级融合则充分利用了补充信息。我们从理论上和实验性地阐述了聚合战略的有效性。为了更全面的结论,我们进一步调查了目标功能的影响和对检测性能的综合观点的数量。利用这些发现,我们建议Mul-GAD 配有组合战略和完善的客观功能。与其他州级检测方法相比,我们通过一系列的计算机/亚马孙系统/亚马孙号,我们通过一系列的图像/亚马孙号实验,我们得到了更好的探测和概括性功能。

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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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