【GNN报告】赵越-图神经网络与异常检测_图神经网络异常检测-程序员宅基地

技术标签：图神经网络 1024程序员节 GNN 人工智能神经网络异常检测

1、简介

2、图神经网络与异常检测

小引

1、简介

摘要：

在这次演讲中，赵越会围绕异常检测与图上的异常检测来介绍他参与多校联合的Python Graph Outlier Detection (PyGOD)工具库，以及最近的NeurIPS论文：BOND: Benchmarking Unsupervised Outlier Node Detection on Static Attributed Graphs。

个人简介:

赵越，卡内基梅隆大学博士在读，主要研究领域为异常检测和机器学习系统。他发表了超过30篇相关文章，并参与开发过多个重要的机器学习工具库，包括Python Outlier Detection (PyOD)用于表格数据异常检测和Python Graph Outlier Detection (PyGOD)用于图上的异常检测。他在2021年暑假曾访问斯坦福大学，在Jure Leskovec教授的指导下参与设计了PyTorch Geometric的profiling和benchmarking模块。他独立设计的机器学习工具，已获得超过一千万次下载、超过1.5万个GitHub星标和上千次引用。他也是知乎的优秀答主「微调」。

2、图神经网络与异常检测

小引

图异常检测

背景

进可能找到异常点，目前大多是无监督学习

应用：

无人机驾驶

金融反洗钱

医疗罕见病检测

少量样本很有实际应用场景的话，可以使用异常检测

系统PyGOD

图上的异常检测举例

无监督图异常检测存在挑战：标签少且标注困难

这里讨论完全无label的

静态属性图上的无监督节点异常检测定义

做了一个library，来对图上异常检测进行深入研究

PyGOD

很像之前发布的PyOD库

图上的异常检测库

图上异常检测代表性工作1

核心

节点与邻居节点的差异性？（节点间特征X关系）

节点与邻居节点特征/结构的差异性？（节点间结构A关系）

做法：

用自编码器思想做的

重构误差越大，则越是异常点

图上异常检测代表性工作2

人为地增加一些先验信息（手动异常）

核心在于重构（知识先压缩再重构）

核心源于不平衡来检测异常

PyGOD优势在于

基准BOND综述

图上基于节点的异常检测综述

带*是因为这些数据本身不携带异常点，因此人为注入异常点（共9个数据集）

异常种类：

结构异常：子图节点间紧密相连（相对的）
属性异常：节点结构与其他相似，但是属性不同

度量标准

调参设置（无监督无法调参，但可以尽可能让不同模型架构的参数相似）

发现图异常检测方法在注入的数据上表现较好，但是在真实数据集上表现较差（可能是因为异常不源于结构，而真实数据上结构所占loss比重大，则会导致效果变差）

发现非graph如reddit上效果好，说明太过依赖于图关系的模型不见得好，这个为了说明不一定要用GNN模型，而要根据具体情况而定

聚焦人工注入异常的表现发现：

重构对于结构异常有益的；
低阶信息足够使用

如何同时考虑结构异常和上下文（属性）异常

仅仅loss加权很难做到

未来方向：预算开销上

未来方向

自动学习

设计生成模型生成注入异常

鲁棒loss设计

运算开销上

总结

小结

讲的很通俗易懂，未来发展方向这块的几个点都很不错哦

QA

1）图自监督在工业上初步开始，目前很少

2）动态图异常检测也是需要重构思想来所，但是关键在于node和edge随着时间变化和其他节点的差异性评估

3）无监督下的创新还是有限的，哪怕是伪标签，因为远远差于打标签效果？

4）因为不平衡，所以利用不平衡来进行图检测异常，都则就变成聚类了

5）无监督永远差于半监督和监督效果的

6）用生成模型注入异常来代替人为注入异常

3、参考

异常检测--ADBench (NeurIPS'22) is ALL You Need - 知乎

用PyOD工具库进行「异常检测」 - 知乎

LOGS 第2022/10/23期 || 卡内基梅隆大学赵越-图神经网络与异常检测_哔哩哔哩_bilibili

异常检测算法详解_哔哩哔哩_bilibili

本文链接：https://blog.csdn.net/lj2048/article/details/127487657

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