グラフ異常検出の深層学習アプローチ：包括的レビューと新しい視点

グラフ異常検出は、グラフデータ内の異常なグラフインスタンス(ノード、エッジ、サブグラフ、グラフ)を特定することを目的とする。近年、グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いた深層学習アプローチが、グラフ構造や属性情報を効果的にモデル化できるため、グラフ異常検出の有望なパラダイムとなっている。