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English(EN) AnomalyGFM: Graph Foundation Model for Zero/Few-shot Anomaly Detection

AnomalyGFM：用于零样本/少样本异常检测的图基础模型

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出AnomalyGFM，这是一种新颖的图基础模型，专为零样本和少样本异常检测而设计。该模型通过学习通用知识来捕捉不同图数据集中的罕见和不规则异常模式，从而解决了现有通用图模型的局限性。AnomalyGFM通过预训练，将与数据无关、可学习的正常和异常类别原型与节点表示残差对齐，将节点信息投影到统一的特征空间中，以实现一致的异常度量。在11个GAD数据集上的实验表明，它在零样本和少样本设置下均显著优于最先进的方法。 AI

影响 引入了一种新的异常检测基础模型，提高了跨不同图数据集的泛化能力，可能影响依赖图分析的领域。

排序理由 这是一篇详细介绍新异常检测模型的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Hezhe Qiao, Chaoxi Niu, Ling Chen, Guansong Pang ·

    AnomalyGFM：用于零样本/少样本异常检测的图基础模型

    arXiv:2502.09254v3 Announce Type: replace-cross Abstract: Graph anomaly detection (GAD) aims to identify abnormal nodes that differ from the majority of the nodes in a graph, which has been attracting significant attention in recent years. Existing generalist graph models have ac…

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