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8月25日
11:17
11:17官方账号arXiv cs.LG@Noah Dahle, Anne Tumlin, Ngoc Tran, Xenofon Koutsoukos, Tyler Derr
关系异常检测通常应用于关系数据库中的数据,但大多数现有方法需要将多个表扁平化为单个特征矩阵,这可能会掩盖实体身份、模式结构和多跳依赖关系。本文提出了一种名为RAD的关系异常检测器,它结合了异构图表示学习和精细的符号规则信号。实验表明,RAD在自然类别不平衡的情况下,在AUROC和AUPRC基准测试中取得了最佳平均排名。代码和数据可在GitHub上获取。
论文关系异常检测规则增强异构图表示学习

推荐理由:想要了解如何利用规则增强技术进行关系异常检测的朋友,RAD模型值得一试,它在多个基准测试中表现优异,且易于使用。
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