轻松进行动态图异常检测，南洋理工提出GeneralDyG

文章预览

AIxiv专栏是机器之心发布学术、技术内容的栏目。过去数年，机器之心AIxiv专栏接收报道了2000多篇内容，覆盖全球各大高校与企业的顶级实验室，有效促进了学术交流与传播。如果您有优秀的工作想要分享，欢迎投稿或者联系报道。 投稿邮箱：liyazhou@jiqizhixin.com；zhaoyunfeng@jiqizhixin.com 此项研究成果已被 AAAI 2025 录用。该论文的第一作者是南洋理工大学计算与数据科学学院 (CCDS) 的硕士生杨潇，师从苗春燕教授，主要研究方向是图神经网络。该论文的通讯作者为南洋理工大学百合研究中心的瓦伦堡 - 南洋理工大学校长博士后研究员赵雪娇；申志奇，南洋理工大学计算与数据科学学院高级讲师，高级研究员。 论文标题：A Generalizable Anomaly Detection Method in Dynamic Graphs 论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.16447 代码：https://github.com/YXNTU/GeneralDyG 研究背景与问题描述 ………………………………