G2A2：一种带属性与异常自动图生成器
机器学习
2022-12-26 v1 社会与信息网络
摘要
许多数据挖掘应用使用动态属性图来表示关系信息；但由于安全和隐私问题，可用且能表示为动态属性图的数据集十分匮乏。即便此类数据集可用，它们也不具备可用于训练深度学习模型的真值。因此，我们提出 G2A2，一种带属性与异常的自动图生成器，其包含（1）生成动态二部图的概率模型，表示两组独立实体间随时间演化的连接，（2）使用一种新颖算法真实注入异常，该算法捕捉跨领域图异常的通用属性，（3）从现有真实世界数据集学习以生成真实属性的深度生成模型。使用最大均值差异（MMD）度量评估 G2A2 生成图相对于三个真实世界图的真实感，G2A2 通过将 MMD 距离至多降低六倍（6x）优于 Kronecker 图生成。
引用
@article{arxiv.2210.07449,
title = {G2A2: An Automated Graph Generator with Attributes and Anomalies},
author = {Saikat Dey and Sonal Jha and Wu-chun Feng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2210.07449},
year = {2022}
}