Towards Cross-Domain Few-Shot Graph Anomaly Detection
Notice bibliographique
Résumé
Few-shot graph anomaly detection (GAD) has recently garnered increasing attention, which aims to discern anomalous patterns among abundant unlabeled test nodes under the guidance of a limited number of labeled training nodes. Existing few-shot GAD approaches typically adopt meta-training methods trained on richly labeled auxiliary networks to facilitate rapid adaptation to target networks that possess sparse labels. However, these proposed methods often assume that the auxiliary and target networks exist in the same data distributions-an assumption rarely holds in practical settings. This paper explores a more prevalent and complex scenario of cross-domain few-shot GAD, where the goal is to identify anomalies within sparsely labeled target graphs using auxiliary graphs from a related, yet distinct domain. The challenge here is nontrivial owing to inherent data distribution discrepancies between the source and target domains, compounded by the uncertainties of sparse labeling in the target domain. In this paper, we propose a simple and effective framework, termed CDFS-GAD, specifically designed to tackle the aforementioned challenges. CDFS-GAD first introduces a domain-adaptive graph contrastive learning module, which is aimed at enhancing cross-domain feature alignment. Then, a prompt tuning module is further designed to extract domain-specific features tailored to each domain. Moreover, a domain-adaptive hypersphere classification loss is proposed to enhance the discrimination between normal and anomalous instances under minimal supervision, utilizing domain-sensitive norms. Lastly, a self-training strategy is introduced to further refine the predicted scores, enhancing its reliability in few-shot settings. Extensive experiments on twelve real-world cross-domain data pairs demonstrate the effectiveness of the proposed CDFS-GAD framework in comparison to various existing GAD methods including unsupervised, semi-supervised, few-shot and cross-domain GAD methods.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».