graph-anomaly-detection

深度分析

百萬節點下的GAD壓力測試：GNN、補值敏感度與稀有異常挑戰

圖形異常檢測（GAD）在金融詐欺與社群治理等場景至關重要，但現有評測多仰賴小型且理想化資料，與生產環境差距甚大。本文提出一套多維度基準，從百萬級節點擴展、極低異常率到節點屬性缺失，利用五個來源圖（含兩個工業級原生資料集）系統性比較九類代表性演算法。