AddGraph: Anomaly Detection in Dynamic Graph Using Attention-based Temporal GCN 论文粗读
利用带attention机制的GCN进行动态图的异常检测
针对异常检测中数据量不足的问题，提出了一种基于知识图谱嵌入的负抽样和边缘损失的方法进行半监督训练。
异常检测的难点：
- 标记数据不足
- 很多异常节点/边，在大多数时候表现正常，具有隐蔽性
前人的工作
过去的很多异常检测方法考虑了很多启发式算法（人直觉的），但这样的方式不够灵活，适用性不高