使用Hypergraph神经网络进行Hyperedge异常检测

Hyperedge Anomaly Detection with Hypergraph Neural Network

本文提出了一种基于超图神经网络的端到端模型，用于在超图中识别异常关联。该算法以无监督方式运行，无需任何标注数据。实验表明，该方法在多个真实数据集上能有效检测异常超边。超图作为一种数据结构，能够建模实体间的高阶关联，而传统图结构仅能表示成对关系。尽管超图学习算法已在节点分类、链接预测等问题中广泛应用，但针对超图的异常检测研究尚少。