基于经验贝叶斯的免训练图异常检测
原文标题：Graph Anomaly Detection as Finite-Horizon Control: Training-Free Scoring via Empirical Bayes
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论文提出 EB-GAD，将图异常检测建模为图感知的广义 Ornstein-Uhlenbeck 松弛，用经验贝叶斯拟合图精度，把打分转化为闭式有限时域控制能量。该方法无需训练与标签，在 11 个基准中的 9 个取得最佳或并列最佳 AUROC，涵盖最大 370 万节点的金融欺诈网络。其无标签选择器可根据特征同质性等自动选取打分族。
- 问题
- 图异常检测依赖训练与调参，打分不透明且跨图不稳定。
- 方法
- 把正常性建模为图感知的广义OU松弛，用经验贝叶斯拟合图精度，打分转为闭式有限时域控制能量，免训练免标签。
- 结果
- 11个基准中9个取得最佳或并列最佳AUROC，最大测试图含370万节点。
- 影响
- 无需训练即可上线，适合欺诈检测等图结构频繁变化、标注稀缺的场景。
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