arXiv cs.LG· Xinyu Zhao, Qingyun Sun, Ziwei Zhang, Tianchen Zhu, Daqing Li, Jianxin Li·· 11 天前AI 评分34
单个预训练决策模型足以实现免训练通用图异常检测
One Pretrained Decision Model Is Enough for Training-Free Generalist Graph Anomaly Detection
AI 导读
研究提出免训练通用图异常检测框架 Jev-GAD，利用单个冻结的预训练语言模型实现基于证据的异常评估。该框架通过 Graph-to-State 转换将结构、属性和邻域证据构建为决策状态，并结合 4 种统计得分进行等权秩融合。在 7 个图异常检测基准测试中，Jev-GAD 的平均 AUROC 和 AUPRC 分别达到 89.18% 和 52.40%。
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