核心概念
단순화된 트랜스포머와 교차 뷰 주의 메커니즘을 통해 그래프 내부 및 그래프 간 관계를 효과적으로 포착하여 그래프 수준 이상치를 탐지하는 방법을 제안한다.
摘要
본 논문은 비지도 그래프 수준 이상치 탐지 문제를 다룬다. 기존 방법들은 제한적인 수용 영역으로 인해 중요한 구조 패턴과 특징 정보를 간과하는 문제가 있었다. 또한 서로 다른 뷰를 병렬적으로 다루어 뷰 간 상호관계를 직접 탐색하지 못했다.
이를 해결하기 위해 본 논문에서는 CVTGAD라는 새로운 방법을 제안한다. CVTGAD는 단순화된 트랜스포머 모듈을 통해 그래프 내부 및 그래프 간 관계를 포착하여 수용 영역을 확장한다. 또한 교차 뷰 주의 메커니즘을 도입하여 서로 다른 뷰 간 공동 발생을 직접 탐색함으로써 뷰 간 격차를 해소한다.
실험 결과, CVTGAD는 15개의 실세계 데이터셋에서 우수한 성능을 보였다. 이는 트랜스포머와 교차 주의 메커니즘을 그래프 수준 이상치 탐지에 성공적으로 적용한 첫 사례라고 할 수 있다.
統計資料
그래프 데이터셋의 평균 노드 수는 약 17~430개 사이이다.
그래프 데이터셋의 평균 엣지 수는 약 16~2,458개 사이이다.
引述
"기존 방법들은 제한적인 수용 영역으로 인해 중요한 구조 패턴과 특징 정보를 간과하는 문제가 있었다."
"서로 다른 뷰를 병렬적으로 다루어 뷰 간 상호관계를 직접 탐색하지 못했다."