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Graph Anomaly Detection

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  1. RESEARCH · CL_36031 ·

    新方法应对图和多模态数据中的通用异常检测

    两篇新研究论文介绍了通用异常检测的新方法。NeighborDiv 专注于图数据，提出了一种无需训练的方法，该方法分析节点邻居内的多样性，而不是节点与邻居的一致性，并取得了最先进的成果。Res$^2$CLIP 通过在残差空间中对齐多模态表示来解决少样本通用异常检测问题，旨在提高在无需重新训练的情况下对新类别的泛化能力。