摘要： 圖異常檢測旨在大圖或海量圖數據庫中尋找“陌生”或“不尋常”模式，具有廣泛的應用場景.深度學習可以從數據中學習隱含的規律，在提取數據中潛在復雜模式方面表現出優越的性能. 近年來隨著基于深度神經網絡的圖表示學習取得顯著進展，如何利用深度學習方法進行圖異常檢測引起了學術界和產業界的廣泛關注. 盡管最近一系列研究從圖的角度對異常檢測技術進行了調研，但是缺少對深度學習技術下的圖異常檢測技術的關注. 首先給出了靜態圖和動態圖上各類常見的異常定義，然后調研了基于深度神經網絡的圖表示學習方法，接著從靜態圖和動態圖的角度出發，梳理了基于深度學習的圖異常檢測的研究現狀，并總結了圖異常檢測的應用場景和相關數據集，最后討論了圖異常檢測技術目前面臨的挑戰和未來的研究方向.
//crad.ict.ac.cn/CN/10.7544/issn1000-1239.2021.20200685
圖作為一種通用的數據結構,被廣泛用于表示 復雜的結構化數據．相對于其他數據結構,它能更好 地存儲和表達實體及其聯系．現實世界中,圖在社交 網絡分析、Web網絡分析、交通路網優化、知識圖譜 構建等領域均有廣泛的應用．針對這些語義豐富、樣 式多樣、規模龐大的圖數據,如何快速、準確地檢測 其中的異常引起了學術界和產業界的廣泛關注．圖 異常檢測是指在一個大圖或海量圖數據庫中尋找包 含“陌生”或者“不尋常”模式的結構(包括節點、邊或 者子圖),具有廣泛的應用場景,例如英特網中的惡 意攻擊、社交網絡中的突發事件檢測、電子商務中的 水軍發現等．相較于傳統的異常檢測方法,基于圖的 異常檢測由于圖具有強大的表達能力,不僅可以將 復雜的數據加以直觀的呈現,同時也能將數據中隱 含的相關性融入到異常檢測過程中．
面向圖的異常檢測工作最早發表于２００３年[１], 現有工作大致可分為基于靜態圖和基于動態圖 ２ 類．在基于靜態圖的異常檢測工作中,一類方法利用 ego網絡[２]或者基于團體[３]研究問題;一類方法基 于圖的結構信息進行異常檢測[４Ｇ６],也有一些工作基 于子空間選擇,試圖在節點特征的子空間中發現異 常[７Ｇ９]．還有一些工作通過概率、統計方法獲取圖的 統計信息進行異常檢測[１０Ｇ１３]．盡管這些工作在異常 檢測上取得了不錯的進展,但這些方法如利用ego 網絡的方法,由于處理圖數據,必須考慮節點之間的 交互,在圖較為稀疏時難以實現較好的效果;或者如 子空間選擇和統計方法,由于淺層學習機制難以綜 合利用節點的屬性和結構信息．在基于動態圖的異 常檢測方面,同樣有一些工作基于團體[１４Ｇ１５]、基于結 構[６,１６]、或基于概率統計[１７Ｇ１９]進行異常檢測．另外一 類典型的方法是首先獲取圖的概要,然后通過聚類 和異常 檢 測 來 確 定 概 要 中 的 異 常,例 如 文 獻 [２０Ｇ ２１],但是這些方法獲得的概要無法保留重要的結構 信息,比如鄰接節點的信息．現有的基于動態圖的異 常檢測方法大多依賴于啟發式規則,通常只是簡單 地考慮某一類特征;雖然有部分方法[２２Ｇ２３]考慮了內 容甚至時間因素,但并不靈活,導致其應用局限于特 定的場景．
近年來,深度學習成為人工智能和機器學習中極為重要的部分,在提取數據中潛在復雜模式方面 表現出優越的性能,并在音頻、圖像和自然語言處理 等領域得到了廣泛應用．深度學習方法能夠合理處 理復雜的屬性信息,并且可以從數據中學習隱含的 規律;此外,通過神經網絡對圖進行嵌入不僅可以很 好地保留信息[２４Ｇ２６],還可以很好地處理節點或邊的 屬性,同時保留結構信息,進而方便檢查隱空間中節 點或邊表示的相似性．近年來隨著對圖進行嵌入表 示取得顯著進展,如何利用深度學習方法進行圖異 常檢測在過去幾年中吸引了廣泛關注．基于深度學 習的圖異常檢測方法通常使用圖的嵌入表示方法先 將圖表示為隱空間中的向量,然后使用該向量重構 圖從而剔除異常信息的影響,最后通過重構誤差進 行異常檢測．
關于異常和離群點檢測,已經存在非常全面的 綜述類文章,例如Zimek等人[２７]重點介紹了關于高 維離群值檢測,Schubert等人[２８]討論了局部離群值 檢測技術．但是,這些文章通常關注多維數據實例的 點,沒有或者不是直接地關注基于圖的檢測技術．盡管文獻[２９]從圖的角度對異常檢測技術進行了調 研,但是缺少對深度學習技術下的圖異常檢測技術 的關注．與以往關于異常檢測的綜述不同,本文專注 于大圖或海量圖數據庫中的異常檢測,并對基于深 度學習的圖異常檢測技術進行全面地梳理和總結, 是最早聚焦基于深度學習的圖異常檢測技術方面的研究綜述．
本文首先對圖上的異常定義做了全面的分析, 然后詳細介紹了基于深度神經網絡的圖表示學習方 法,接著從靜態圖和動態圖的角度出發,對現有基于 深度學習的圖異常檢測方法進行系統地總結和歸 類,并討論相關方法的局限性．接著簡單介紹圖異常 檢測技術的實際應用場景和相關的數據集,最后討論基于深度學習的圖異常檢測研究面臨的挑戰及未 來可行的研究方向．本文期望通過對目前基于深度 學習的圖異常檢測研究現狀的梳理,為后續研究提 供可借鑒的思路．
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異常檢測
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