鹰：用于高效图异常检测的对比学习

本研究针对现有图异常检测方法效率不足的问题，提出了一种新颖的高效异构图异常检测模型EAGLE，通过对比异常节点和正常节点在局部上下文距离上的差异进行学习。实验结果表明，EAGLE在三种异构网络数据集上超越了现有的最先进方法，具有良好的应用潜力。

本研究提出了一种高效的异构图异常检测模型EAGLE，通过学习异常节点与正常节点在局部上下文距离上的差异，实验结果表明其在三种异构网络数据集上优于现有方法。

EAGLE 对比学习 异常检测 异构图 网络数据集 节点
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。发表于：。
阅读原文
分享给好友