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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
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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…
论文提出BridgeMem，为冻结的全词表预测器对数分数添加二元转移残差修正，通过检索查询主体与候选间严格先于t的事件并编码关系、方向与时滞，转化为似然比校正。在五个基准上，BridgeMem在全部20项过滤MRR与Hits@K比较中均优于2021-2026年九个最强基线。