生成优于修改:对抗图形异常检测中的高类同质性方差
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内容提要
基于图的异常检测是图神经网络领域中一个重要的研究主题。本文引入了一个名为 “类同质性方差” 的新度量方法,量化了图异常检测中不同类之间的同质性分布差异。为了减轻其影响,我们提出一种新型图神经网络模型 —— 同质性边生成图神经网络 (HedGe)。HedGe...
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基于图的异常检测是图神经网络领域中一个重要的研究主题。本文引入了一个名为 “类同质性方差” 的新度量方法,量化了图异常检测中不同类之间的同质性分布差异。为了减轻其影响,我们提出一种新型图神经网络模型 —— 同质性边生成图神经网络 (HedGe)。HedGe...