轻松进行动态图异常检测，南洋理工提出GeneralDyG

南洋理工大学团队提出了一种名为GeneralDyg的通用动态图异常检测方法。针对动态图中数据分布多样、动态特征捕捉难和计算成本高的问题，该方法通过时间ego-graph采样、图神经网络提取和时间感知Transformer三个模块有效解决。实验结果显示，在SWaT、WADI、Bitcoin-Alpha和Bitcoin-OTC四个数据集上，GeneralDyg均显著优于20种主流基线方法，展现了卓越的通用性和鲁棒性，为动态图异常检测提供了高效解决方案。
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