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Deep Graph Anomaly Detection: A Survey and New Perspectives
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文回顾了图异常检测领域的现有方法及其局限性，并提出了基于图神经网络的深度学习方法的分类，以促进未来研究。
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关键要点
- 本文回顾了图异常检测领域的现有方法及其局限性。
- 提出了基于图神经网络的深度学习方法的系统性分类。
- 创建了13个细分的类别，以深入理解模型设计及其能力。
- 旨在促进高质量的未来研究。
- 图异常检测（GAD）旨在识别异常图实例，近年来受到越来越多的关注。
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