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GLADMamba：基于选择性状态空间模型的无监督图级异常检测
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出GLADMamba框架，解决无监督图级异常检测中的长距离依赖和光谱信息忽视问题。实验结果表明，该框架在12个数据集上的表现显著优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出GLADMamba框架，解决无监督图级异常检测中的长距离依赖和光谱信息忽视问题。
- GLADMamba框架应用选择性状态空间模型，提高信息融合和异常检测的效率。
- 实验结果显示，GLADMamba在12个真实世界数据集上的表现显著优于现有方法，具有显著的性能提升。
