Revisiting Graph Contrastive Learning on Anomaly Detection: A Structural Imbalance Perspective

📄 arXiv: 2507.14677v1 📥 PDF

作者: Yiming Xu, Zhen Peng, Bin Shi, Xu Hua, Bo Dong, Song Wang, Chen Chen

分类: cs.LG

发布日期: 2025-07-19

备注: Accepted by AAAI2025

💡 一句话要点

提出AD-GCL以解决图对比学习在异常检测中的结构不平衡问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 图对比学习 异常检测 结构不平衡 邻居修剪 异常引导 鲁棒性 风险预警

📋 核心要点

  1. 现有GCL方法在异常检测中忽视了结构不平衡，导致尾部异常检测能力不足。
  2. 本文提出AD-GCL框架，通过邻居修剪和异常引导的邻居补全来增强尾部节点的检测能力。
  3. 在多个数据集上的实验表明，AD-GCL在检测头部和尾部异常方面均表现出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

图对比学习（GCL）的优势促使其在异常检测任务中的应用，以构建更强大的风险预警系统。然而，现有的GCL模型往往过于关注整体检测性能，而忽视了对结构不平衡的鲁棒性，这在许多遵循幂律分布的真实网络中可能导致问题。特别是，GCL方法可能无法捕捉到尾部异常（低度异常节点），这引发了对当前异常检测算法安全性和鲁棒性的担忧。为了解决这些问题，本文提出了一种新颖的GCL框架AD-GCL，采用邻居修剪策略过滤头节点的噪声边，并通过异常引导的邻居补全来扩大尾节点的感受野。实验结果验证了AD-GCL在检测头部和尾部异常方面的综合优越性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有GCL方法在异常检测中对结构不平衡的鲁棒性不足的问题，特别是尾部异常节点的检测能力较弱。

核心思路：提出AD-GCL框架，通过邻居修剪策略和异常引导的邻居补全，增强尾部节点的检测能力，确保对低度异常节点的有效捕捉。

技术框架：AD-GCL框架包括邻居修剪模块、异常引导邻居补全模块，以及原始图与增强图之间的一致性损失计算，整体流程旨在提高尾部节点的感受野和检测准确性。

关键创新：AD-GCL的主要创新在于结合邻居修剪和异常引导的邻居补全策略，显著提升了对尾部异常的检测能力，与现有方法相比，提供了更强的鲁棒性。

关键设计：在设计中，采用了邻居修剪策略来过滤噪声边，并引入了原始图与增强图之间的一致性损失，以增强表示能力，确保模型在不同视图下的一致性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AD-GCL在多个数据集上均优于现有基线模型，尤其在尾部异常检测上，提升幅度达到20%以上，验证了其在处理结构不平衡问题上的有效性和优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括金融欺诈检测、网络安全、社交网络分析等高风险场景。通过提高异常检测算法的鲁棒性，AD-GCL能够在实际应用中提供更可靠的风险预警，帮助相关领域的决策者及时识别潜在威胁，降低损失。未来，该方法有望推广至更多复杂网络的异常检测任务中。

📄 摘要（原文）

The superiority of graph contrastive learning (GCL) has prompted its application to anomaly detection tasks for more powerful risk warning systems. Unfortunately, existing GCL-based models tend to excessively prioritize overall detection performance while neglecting robustness to structural imbalance, which can be problematic for many real-world networks following power-law degree distributions. Particularly, GCL-based methods may fail to capture tail anomalies (abnormal nodes with low degrees). This raises concerns about the security and robustness of current anomaly detection algorithms and therefore hinders their applicability in a variety of realistic high-risk scenarios. To the best of our knowledge, research on the robustness of graph anomaly detection to structural imbalance has received little scrutiny. To address the above issues, this paper presents a novel GCL-based framework named AD-GCL. It devises the neighbor pruning strategy to filter noisy edges for head nodes and facilitate the detection of genuine tail nodes by aligning from head nodes to forged tail nodes. Moreover, AD-GCL actively explores potential neighbors to enlarge the receptive field of tail nodes through anomaly-guided neighbor completion. We further introduce intra- and inter-view consistency loss of the original and augmentation graph for enhanced representation. The performance evaluation of the whole, head, and tail nodes on multiple datasets validates the comprehensive superiority of the proposed AD-GCL in detecting both head anomalies and tail anomalies.