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FoundAna：GNN 辅助的图异常检测基础模型
论文提出 FoundAna，首个面向可泛化跨图异常检测的基础模型框架，结合 GNN 与 Transformer。模型集成异常检测专用 GNN 组件与标准 Transformer 编码器，并加入四种互补位置编码以捕获局部与全局结构信息，通过属性与邻接解码器的重构误差作为异常分数。在金融、社交与引文网…
arXiv cs.LG46 天前
#图异常检测
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Jev-GAD：免训练通用图异常检测框架
论文提出 Jev-GAD，利用单个冻结预训练语言模型做证据条件化的图异常评估，并通过语义 Graph-to-State 变换把数值证据转为结构化决策状态。在七个图异常检测基准上平均 AUROC 达 89.18%、AUPRC 达 52.40%，无需任务特定梯度优化。
arXiv cs.LG10 天前
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基于经验贝叶斯的免训练图异常检测
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…
arXiv cs.LG32 天前