كشف شذوذ الرسم البياني باستخدام نموذج الانتشار لتحسين الرسم البياني (ملخص الطالب)

كسب كشف شذوذ الرسم البياني اهتمامًا بحثيًا كبيرًا عبر مجالات متنوعة. نظرًا لعدم توفر بيانات موسومة، تم تطبيق التعلم التبايني في اكتشاف الشذوذ وتم بدء مجموعة متنوعة من استراتيجيات التباين. ومع ذلك، قد تضطر هذه الطرق حالتين (مثل تمثيلات مستوى العقدة ومستوى الفرعية) مع تسميات فئوية مختلفة لتكون متسقة أثناء تدريب النموذج، مما يمكن أن يؤثر سلبًا على قوة النموذج. للتعامل مع هذه المشكلة، نقدم إطار تعلم تبايني جديد مع وحدة تحسين الرسم البياني المعتمدة على نموذج الانتشار لكشف شذوذ الرسم البياني، DEGAD. في هذا الإطار، نصمم وحدة تحسين الرسم البياني المعتمدة على نموذج الانتشار لتحريك الجيران لتوليد رسوم بيانية محسّنة، مما يمكن أن يخفف بشكل فعال من مشكلة التناقض. علاوة على ذلك، استنادًا إلى الرسوم البيانية المحسنة، نقدم وحدة تباين متعددة المقاييس لتمييز الشذوذ. تظهر النتائج التجريبية تفوق نموذجنا.