该论文提出了一种自我区分建模框架，用于检测异常图形。该框架提供了三种算法，能够在几个流行的图形数据集上显著提高 AUC 的性能。研究还发现即使是完全无监督的算法也能显著优于有监督学习算法进行异常图形检测，同时分析了对应的原因。