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unsupervised graph-level anomaly detection
搜索结果 - 4
HC-GLAD：双超边对比学习用于无监督图层次异常检测
无监督图层级异常检测方法中，本文提出了一种新颖的双双曲对比学习方法（HC-GLAD），通过构建基于 gold motifs 的超图，并在双曲空间中进行图和超图嵌入学习，实现了对节点组连接、超图以及真实世界图层次的保留，并在多个真实世界数据集
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4 days ago
FANFOLD: 基于图归一化流的非监督图级异常检测的不对称网络
我们提出了一种利用图归一化流驱动的非对称网络进行无监督图级异常检测的方法（FANFOLD）。在训练阶段，FANFOLD 将正常图的原始分布转换为标准正态分布；在推理阶段，FANFOLD 使用源 - 目标损失计算异常分数来区分正常图和异常图，
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7 days ago
统一无监督图级异常检测和样本外检测：一个基准
构建安全可靠的图机器学习系统，无监督的图级异常检测和无监督的图级离群检测在近年来受到了重视。为了弥合这两个研究方向之间的鸿沟，我们提出了一个统一的基准，将图级异常检测和图级离群检测统一到广义图级离群检测的概念下，并提供了一个包含 35 个数
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15 days ago
CVTGAD: 跨视图关注的简化 Transformer 用于无监督图级异常检测
提出了一种新颖的基于简化 Transformer 和跨视图注意力的无监督图级异常检测方法 CVTGAD，通过构建简化 Transformer 模块和设计跨视图注意力机制，实现了图神经网络和 Transformer 的协同工作，大幅提升了异常
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2 months ago
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