介绍了一种新的基于深度学习的图异常检测方法，该方法使用 GNN 来预测具有随机初始化网络权重的另一个 GNN，可以有效检测局部和全局异常的真实世界图数据集。

Dec, 2021

提出了一种名为 ADA-GAD 的新型双阶段框架以解决图中异常检测问题，通过减少异常级别并利用多层级表示进行预训练和检测，同时使用节点异常分布正则化来进一步减轻异常过拟合问题。

Dec, 2023

本研究提出了一种新颖的半监督场景下的图异常检测方法（GGAD），通过生成能够在本地结构和节点表示中模拟异常节点的异常节点，为训练具有区分性的单类分类器提供有效的负节点样本，从而更好地利用已知的正常节点。在四个真实世界数据集上进行了全面的实验，建立了半监督图异常检测方法的基准，并展示了 GGAD 在不同数量训练正常节点下大大优于最先进的无监督和半监督图异常检测方法。

Feb, 2024

提出了一个基于图的异常检测框架 ——PhoGAD，利用持续同调优化澄清行为边界，设计相邻边的权重以减轻本地异质性的影响，并通过形式化分析和基于显式嵌入的解缠表示方法解决噪声问题，成功实现了异常行为的检测，实验证明 PhoGAD 在侵入、流量和垃圾邮件数据集上的性能超越了现有框架，并在减少异常比例时仍然表现出鲁棒性，凸显其对实际场景的适用性，持续同调的分析显示其在捕获正常边缘特征形成的拓扑结构方面的有效性，消融实验证明了 PhoGAD 集成的创新机制的有效性。

Jan, 2024

本文提出了一种新颖的图自编码器方法 GAD-NR，它通过邻域重构来检测图的异常节点，相较于现有方法在克服聚类型结构异常检测的同时还能检测其他类型的异常，实验结果显示 GAD-NR 较现有竞争方法在真实世界数据集中的性能提升了多达 30%。

Jun, 2023

本文提出了一个简单而有效的框架 G3AD，它引入了两个辅助网络和相关性约束来保护 GNN 免受不一致信息编码的影响。此外，G3AD 还引入了一个自适应缓存模块，以防止 GNN 仅重构包含异常的观察数据。大量实验证明，我们提出的 G3AD 在合成数据集和实际数据集上均能优于 17 个最先进的方法。

Apr, 2024

本文提出 SL-GAD 方法来进行图数据中的异常检测，该方法利用生成属性回归模块捕捉属性空间中的异常以及多视角对比学习模块从多个子图中挖掘丰富的结构信息来检测结构空间中的异常，实验结果表明该方法较现有方法具有更好的表现。

Aug, 2021

本文提出了一种半监督异常检测（SAD）的框架来处理动态图数据，并将时间内存库和伪标签对比学习模块相结合，充分利用未标记样本，可以有效地发现和检测动态图数据中的异常，即使只有少量标记数据也能优于现有先进方法

May, 2023

本文提出了一种多视图融合方法用于图形异常检测，该方法结合了视角级融合和特征级融合以更好地利用不同视角的信息。在多个数据集上进行的实验表明，该方法在异常检测性能和泛化能力方面优于其他现有算法。

Dec, 2022

提出了用于解决图异常检测中普适性问题的数据增强方法，并验证了其提高 GAD 模型通用性的有效性。

Sep, 2022