グラフの含む情報をフルに活用した生成・対照自己教師あり学習異状検知 | AI-SCHOLAR | AI:(人工知能)論文・技術情報メディア

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3つの要点✔️ グラフ構造が含む情報をフルに生かす異状検知モデルが現れました✔️ GNNエンコーダ/デコーダをベースに生成モデル、対照学習を組み込んでいます✔️ 2つのモデルから得られた異状スコアを組み合わせて、最終的な異状スコアを得ますGenerative and Contrastive Self-Supervised Learning for Graph Anomaly Detectionwritten by Yu Zheng, Ming Jin, Yixin Liu, Lianhua Chi, Khoa T. Phan, Yi-Ping Phoebe Chen(Submitted on 23 Aug 2021)Comments: Published on arxiv.Subjects: Machine Learning (cs.LG)code:  本記事で使用している画像は論文中のもの、紹介スライドのもの、またはそれを参考に作成したものを使用しております。  はじめに最近、グラフまたはネットワークの形式で表される、複雑で相互依存し、接続されたデータを継続的に生成するドメインの増加が目にされます。典型的な例としては、ソーシャルネットワーク、生物学的ネットワーク、交通ネットワーク、金融取引ネットワークなどがあります。これらのグラフ構造化データからのデータマイニングと分析は、特にグラフの大部分のパターンとは大幅に異なるパターン(ノード、エッジ、サブグラフなど)を特定することを目的とする、グラフ異常検出のタスクで大きな注目を集めています。 たとえば、金融取引ネットワークでは、2つのアカウント間の異常なエッジ(不正な取引)を特定することが非常に重要です[1]。ソーシャルネットワークでは、異常なノード(ソーシャルボット)がソーシャルネットワーク上で噂を広める可能性があるため、それらを検出することも重要です[2]。ただし、多くのグラフには複雑なリンケージ(構造)情報とノード属性情報が含まれているため、グラフの異常を検出することは困難な作業です。

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@ai_scholar グラフの表現力をフルに生かした異状検知モデル現る。オートエンコーダをベースに、生成モデルと対照モデルを組み合わせます。 t.co/J29juva1mi

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