
정상 노드의 구조적 관계를 활용하여 정상 클래스에 대한 더 엄격한 의사결정 경계를 학습함으로써, 알려지지 않은 이상치 노드를 정상 노드와 더 잘 구분할 수 있도록 한다.


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그래프-이상치-탐지를-위한-정상-구조-정규화-기반의-오픈셋-접근법


그래프 이상치 탐지를 위한 정상 구조 정규화 기반의 오픈셋 접근법


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정상 노드들은 서로 강한 연결/친화력을 가지지만, 비정상 노드들의 동질성은 정상 노드들에 비해 크게 약하다는 것을 발견하였다. 이러한 이상치 구분 특성을 활용하여 지역 노드 친화력이라는 새로운 비지도 이상치 점수 척도를 제안하고, 이를 최대화하는 절단 친화력 극대화(TAM) 모델을 개발하였다.


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그래프 이상치 탐지를 위한 절단 친화력 극대화: 단일 클래스 동질성 모델링



PyGOD는 그래프 데이터의 이상치를 탐지하기 위한 포괄적인 오픈소스 Python 라이브러리입니다.


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PyGOD: 그래프 이상치 탐지를 위한 포괄적인 Python 라이브러리
