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In der Welt der Graphdaten – von Cybersicherheit bis zu sozialen Netzwerken – ist die Erkennung von Anomalien entscheidend. Traditionelle G…

Graph‑Anomalieerkennung soll abnormale Muster in Netzwerken aufdecken, steht jedoch vor großen Hindernissen wie wenigen gelabelten Daten un…

Ein neues Benchmark‑Set namens TAG‑AD wurde vorgestellt, das die Erkennung von anomalen Knoten in Text‑attributed Graphen (TAGs) systematis…

In den letzten Jahren hat die unüberwachte Graphanomalieerkennung (GAD) stark an Bedeutung gewonnen. Ziel ist es, abnormale Muster in graph…

Graph Neural Networks (GNNs) sind das Herzstück moderner graphbasierter Anwendungen, doch ihre Leistungsfähigkeit hängt stark von umfangrei…