轻松进行动态图异常检测,南洋理工提出GeneralDyG
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AIxiv 专栏报道:南洋理工大学提出通用动态图异常检测方法 GeneralDyG,AAAI 2025 录用
AIxiv 专栏持续关注全球顶尖AI研究成果。近日,一篇关于动态图异常检测的论文被 AAAI 2025 接收,该研究由南洋理工大学计算与数据科学学院(CCDS)完成。 论文提出了一种名为 GeneralDyG 的通用方法,有效解决了动态图异常检测中的关键挑战。
论文第一作者为南洋理工大学 CCDS 学院硕士生杨潇(导师:苗春燕教授),通讯作者为南洋理工大学百合研究中心的瓦伦堡-南洋理工大学校长博士后研究员赵雪娇和南洋理工大学 CCDS 学院高级讲师兼高级研究员申志奇。
研究挑战与 GeneralDyG 的创新性
动态图数据在众多领域广泛应用,但其节点和边的动态变化特性给异常检测带来了巨大挑战。现有的深度学习方法通常难以适应不同的数据集和场景,难以高效捕捉局部和全局的复杂特征,且在处理大规模数据时计算成本高昂。
GeneralDyG 针对上述问题,提出了一种三阶段框架:
-
时间 ego-graph 采样模块: 通过构建紧凑的子图结构,有效降低计算复杂度,同时保留关键的时间和结构信息。该模块利用 k-hop 算法并引入层级标记,平衡信息完整性和计算效率。
-
图神经网络提取模块 (TensGNN): 采用一种新颖的图神经网络,通过节点层和边层的交替应用,加强节点和边特征之间的关联,更有效地捕捉局部和全局特征。轻量化算子的运用进一步提升了计算效率。
-
时间感知 Transformer 模块: 融合时间序列和结构特征,利用自注意力机制,准确捕捉全局时间依赖性和局部动态变化。
图:GeneralDyG 整体架构
实验结果与结论
研究人员在四个真实数据集 (SWaT、WADI、Bitcoin-Alpha、Bitcoin-OTC) 上进行了实验,并与 20 种主流基线方法进行了比较。结果显示,GeneralDyG 在节点级和边级异常检测任务上均显著优于现有方法,展现了其卓越的通用性和鲁棒性。
图:部分实验结果对比
GeneralDyG 为动态图异常检测提供了一种高效且通用的解决方案,其创新性体现在对数据多样性、动态特征捕捉和计算效率的有效处理。 更多细节请参考论文原文:
- 论文标题: A Generalizable Anomaly Detection Method in Dynamic Graphs
- 论文链接: https://arxiv.org/abs/2412.16447
- 代码: https://github.com/YXNTU/GeneralDyG
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