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Deep Graph Anomaly Detection: A Survey and New Perspectives

Created by
  • Haebom

저자

Hezhe Qiao, Hanghang Tong, Bo An, Irwin King, Charu Aggarwal, Guansong Pang

개요

본 논문은 그래프 이상 탐지(GAD)에 대한 심층 학습 접근 방식을 포괄적으로 검토합니다. 특히 그래프 신경망(GNN) 기반 GAD 방법의 급증에 따라, 효과적인 모델 설계를 위한 기존 연구의 방법론과 결과를 요약하는 것이 중요해졌습니다. 기존 설문 조사가 특정 작업에 초점을 맞춰 기술적 통찰력과 한계점을 이해하기 어려운 점을 해결하기 위해, 본 논문은 GAD의 문제 복잡성과 도전 과제를 논의하고, GNN 백본 설계, GAD를 위한 프록시 작업 설계, 그래프 이상 측정의 세 가지 관점에서 현재 심층 GAD 방법을 체계적으로 검토합니다. 세 가지 관점에서 13가지 세분화된 방법 범주를 제시하여 모델 설계 및 기능에 대한 심층적인 통찰력을 제공하며, 광범위하게 사용되는 GAD 데이터 세트 및 실험적 비교를 요약하고, 여러 개방형 문제를 논의하여 향후 연구를 고무합니다. 데이터 세트, 알고리즘 코드 링크, 실험적 비교를 위한 지속적으로 업데이트되는 저장소를 제공합니다 (https://github.com/mala-lab/Awesome-Deep-Graph-Anomaly-Detection).

시사점, 한계점

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시사점:
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GNN 기반 GAD 방법에 대한 포괄적이고 체계적인 검토를 제공합니다.
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GNN 백본 설계, 프록시 작업 설계, 그래프 이상 측정이라는 세 가지 새로운 관점에서 기존 방법을 분석합니다.
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13가지 세분화된 방법 범주를 통해 모델 설계 및 기능에 대한 심층적인 이해를 제공합니다.
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널리 사용되는 GAD 데이터 세트 및 실험적 비교를 요약하여 실험 및 검증을 용이하게 합니다.
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향후 연구를 위한 여러 개방형 문제를 제시합니다.
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지속적으로 업데이트되는 저장소를 통해 데이터 세트, 코드, 실험적 비교 결과에 쉽게 접근할 수 있도록 합니다.
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한계점:
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본 논문에서 제시된 분류 체계는 주관적일 수 있으며, 새로운 방법들이 등장함에 따라 수정이 필요할 수 있습니다.
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모든 기존의 GNN 기반 GAD 방법들을 완벽하게 다루지는 못할 수 있습니다.
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실험적 비교는 사용된 데이터 세트와 평가 지표에 따라 결과가 달라질 수 있습니다.
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