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EAGLE: A Contrastive Learning Approach for Efficient Graph Anomaly Detection
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内容提要
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。
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关键要点
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本研究提出了一种高效的异构图异常检测模型EAGLE。
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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进行检测。
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实验结果显示EAGLE在三种异构网络数据集上优于现有方法。
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EAGLE具有良好的应用潜力。
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