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生成半监督图异常检测
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内容提要
该研究提出了一种基于动态图的无监督生成式异常检测方法（GADY），用于检测行为明显偏离图和时间信息内观察到的规范的实体。实验证明，GADY在三个现实世界数据集上明显优于先前的方法。
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关键要点
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该研究提出了一种基于动态图的无监督生成式异常检测方法（GADY）。
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GADY用于检测行为明显偏离图和时间信息内观察到的规范的实体。
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现有方法面临动态结构构建和负采样两个挑战。
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为应对动态结构构建挑战，提出了一个连续动态图模型，结合消息传递框架和位置特征。
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首次使用生成对抗网络生成负交互以解决负采样挑战。
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设计了一个损失函数以改变生成器的训练目标，确保生成样本的多样性和质量。
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实验证明GADY在三个现实世界数据集上明显优于先前的方法。
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补充实验证实了模型设计的有效性及每个模块的必要性。
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