BriefGPT.xyz
Feb, 2020
属性图上的半监督异常检测
Semi-supervised Anomaly Detection on Attributed Graphs
HTML
PDF
Atsutoshi Kumagai, Tomoharu Iwata, Yasuhiro Fujiwara
TL;DR
本文提出一种在具有少量实例标签信息的属性图上检测异常实例的简单而有效的方法,该方法使用图卷积网络将节点嵌入到潜空间中,以捕获节点间的关系,然后通过最小化超球体的体积来训练节点嵌入算法以检测异常实例。该方法在五个真实世界的属性图数据集上的实验结果表明,该方法比各种现有的异常检测方法具有更好的性能。
Abstract
We propose a simple yet effective method for detecting anomalous instances on an
attribute graph
with label information of a small number of instances. Although with standard
anomaly detection
methods it is usual
→