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新的EB-GAD框架提供无需训练的图异常检测

研究人员推出了一种新颖的、无需训练的图异常检测框架EB-GAD。该方法将正常性建模为一种感知图的松弛过程，并使用经验贝叶斯从残差场似然度拟合图精度。EB-GAD框架通过将其构建为有限视野控制能量问题，为异常评分提供了封闭形式的解决方案。该框架在包括金融欺诈网络、评论图和社交媒体数据集在内的十一个基准测试中的九个上，展示了优于或并列最佳的性能，且通常具有显著优势。