pygod
v1.1.0
Pygod는 그래프 이상치 감지 (이상 감지)를위한 파이썬 라이브러리 입니다. 이 흥미롭고 도전적인 분야에는 소셜 네트워크 [1] 및 보안 시스템 [2]에서 의심스러운 활동을 감지하는 많은 주요 응용 프로그램이 있습니다.
Pygod에는 10+ 그래프 이상치 탐지 알고리즘이 포함되어 있습니다. 일관성과 접근성을 위해 Pygod는 Pytorch 기하학 (PYG) 및 Pytorch 위에서 개발되며 Pyod의 API 설계를 따릅니다. 5 라인으로 pygod가있는 특이 치를 감지하려면 아래 예제를 참조하십시오!
pygod는 다음과 같습니다 .
5 줄의 코드와 함께 pygod를 사용한 이상치 감지 :
# train a dominant detector
from pygod . detector import DOMINANT
model = DOMINANT ( num_layers = 4 , epoch = 20 ) # hyperparameters can be set here
model . fit ( train_data ) # input data is a PyG data object
# get outlier scores on the training data (transductive setting)
score = model . decision_score_
# predict labels and scores on the testing data (inductive setting)
pred , score = model . predict ( test_data , return_score = True )Pygod 인용 :
우리의 소프트웨어 용지 및 벤치 마크 용지는 공개적으로 제공됩니다. 과학적 간행물에서 pygod 또는 bond를 사용하는 경우 다음 논문에 대한 인용에 감사드립니다.
@article {jmlr : v25 : 23-0963,
저자 = {Kay Liu 및 Yingtong Dou와 Xueying Ding 및 Xiyang Hu 및 Ruitong Zhang 및 Hao Peng 및 Lichao Sun 및 Philip S. Yu},
title = {{pygod} : a {python} 그래프 이상의 탐지를위한 라이브러리},
저널 = {기계 학습 연구 저널},
연도 = {2024},
볼륨 = {25},
번호 = {141},
페이지 = {1-9},
url = {http://jmlr.org/papers/v25/23-0963.html}
}
@inproceedings {neurips2022_acc1ec4a,
저자 = {liu, yingtong and zhao, yue and ding, xueying and hu, xiyang and zhang, ruitong and ding, kaize and chen, canyu and peng, hao and shu, qai and sun, lichao and li, jundong and chen, george h and jia, jhiha and yu, jhiha and yu, philip s re.
Booktitle = {Neural Information Processing Systems의 발전},
편집기 = {S. Koyejo와 S. Mohamed 및 A. Agarwal 및 D. Belgrave 및 K. Cho 및 A. Oh},
페이지 = {27021--27035},
게시자 = {Curran Associates, Inc.},
title = {{bond} : 정적 인기 그래프에서 감독되지 않은 특이 치 노드 감지 벤치},},
url = {https://proceedings.neurips.cc/paper_files/paper/2022/file/acc1ec4a9c78000c9aafd595104816b-paper-datasets_and_benchmarks.pdf},
볼륨 = {35},
연도 = {2022}
}
또는:
Liu, K., Dou, Y., Ding, X., Hu, X., Zhang, R., Peng, H., Sun, L. 및 Yu, Ps, 2024. Pygod : 그래프 이상의 탐지를위한 Python 라이브러리. 기계 학습 연구 저널, 25 (141), pp.1-9. Liu, K., Dou, Y., Zhao, Y., Ding, X., Hu, X., Zhang, R., Ding, K., Chen, C., Peng, H., Shu, K., Sun, L., Li, J., Chen, Gh, Jia, Z. 및 Yu, PS, 2022 : 본드에 대한 혐의로 기소 된 혐의로 기부합니다. 신경 정보 처리 시스템의 발전, 35, pp.27021-27035.
pyg 및 pytorch 설치에 대한 참고 : pygod는 횃불과 torch_geometric (선택적 종속성 포함)에 따라 다릅니다. 설치를 간소화하기 위해 Pygod는 이러한 라이브러리를 설치하지 않습니다 . Pygod를 실행하기 위해 위의 링크에서 설치하십시오.
설치에 PIP를 사용하는 것이 좋습니다. pygod가 자주 업데이트되므로 최신 버전이 설치되어 있는지 확인하십시오.
pip install pygod # normal install
pip install --upgrade pygod # or update if needed또는 setup.py 파일을 복제하고 실행할 수 있습니다.
git clone https://github.com/pygod-team/pygod.git
cd pygod
pip install .필요한 종속성 :
"A Blitz 소개"는 지배적 인 탐지기를 사용하여 Pygod의 기본 API를 보여줍니다. 다른 모든 알고리즘의 API는 일관성/유사하다는 점에 주목됩니다 .
전체 API 참조 : (https://docs.pygod.org). 모든 탐지기의 API 치트 시트 :
적합한 탐지기의 주요 속성 :
Pygod의 입력 : PYG 데이터 객체를 전달하십시오. PYG 데이터 처리 예제를 참조하십시오.
| ABBR | 년도 | 등뼈 | 견본 추출 | 심판 |
|---|---|---|---|---|
| 주사 | 2007 | 클러스터링 | 아니요 | [3] |
| gae | 2016 | GNN+AE | 예 | [4] |
| 레이더 | 2017 | MF | 아니요 | [5] |
| 이상 | 2018 | MF | 아니요 | [6] |
| 하나 | 2019 | MF | 아니요 | [7] |
| 우성 | 2019 | GNN+AE | 예 | [8] |
| 완료 | 2020 | MLP+AE | 예 | [9] |
| adone | 2020 | MLP+AE | 예 | [9] |
| anomalydae | 2020 | GNN+AE | 예 | [10] |
| 가안 | 2020 | 간 | 예 | [11] |
| DMGD | 2020 | GNN+AE | 예 | [12] |
| ocgnn | 2021 | Gnn | 예 | [13] |
| 콜라 | 2021 | GNN+AE+SSL | 예 | [14] |
| 가이드 | 2021 | GNN+AE | 예 | [15] |
| Conad | 2022 | GNN+AE+SSL | 예 | [16] |
| Gadnr | 2024 | GNN+AE | 예 | [17] |
| 카드 | 2024 | GNN+SSL+AE | 예 | [18] |
이 흥미로운 프로젝트에 기여할 수 있습니다.
자세한 내용은 기여 가이드를 참조하십시오.
Pygod는 UIC, IIT, Buaa, ASU 및 CMU의 연구원들의 훌륭한 팀 노력입니다. 우리의 핵심 팀 구성원은 다음과 같습니다.
Kay Liu (UIC), Yingtong Dou (UIC), Yue Zhao (CMU), Xueying Ding (CMU), Xiyang Hu (CMU), Ruitong Zhang (Buaa), Kaize Ding (ASU), Canyu Chen (IIT),
문제 보고서를 제출하거나 [email protected]로 이메일을 보내십시오.
| [1] | Dou, Y., Liu, Z., Sun, L., Deng, Y., Peng, H. and Yu, PS, 2020, 10 월. 위장 된 사기꾼에 대한 그래프 신경망 기반 사기 탐지기 향상. CIKM (Information & Knowledge Management에 관한 제 29 회 ACM 국제 회의 절차). |
| [2] | Cai, L., Chen, Z., Luo, C., Gui, J., NI, J., Li, D. 및 Chen, H., 2021, 10 월. 동적 그래프에서 이상 탐지를위한 구조적 시간 그래프 신경망. 정보 및 지식 관리에 관한 30 번째 ACM 국제 회의 (CIKM)의 절차. |
| [3] | Xu, X., Yuruk, N., Feng, Z. 및 Schweiger, TA, 2007, 8 월. 스캔 : 네트워크를위한 구조 클러스터링 알고리즘. 지식 발견 및 데이터 마이닝에 관한 13 번째 ACM SIGKDD 국제 회의 (KDD)의 절차. |
| [4] | KIPF, TN 및 WELLING, M., 2016. 변형 그래프 자동 인코더. Arxiv preprint arxiv : 1611.07308. |
| [5] | Li, J., Dani, H., Hu, X. 및 Liu, H., 2017, 8 월. 레이더 : 기이 한 네트워크에서 이상 탐지를위한 잔류 분석. 인공 지능에 관한 26 번째 국제 공동 회의 (IJCAI)의 절차. |
| [6] | Peng, Z., Luo, M., Li, J., Liu, H. and Zheng, Q., 2018, 7 월. 변칙 : 네트워크에 기인 한 이상 탐지를위한 공동 모델링 접근법. 인공 지능에 관한 27 번째 국제 공동 회의 (IJCAI)의 절차. |
| [7] | Bandyopadhyay, S., Lokesh, N. and Murty, MN, 2019, 7 월. 귀속 된 네트워크에 대한 Nartier Aware Network Embedding. 인공 지능에 관한 AAAI 회의 (AAAI)의 절차에서. |
| [8] | Ding, K., Li, J., Bhanushali, R. 및 Liu, H., 2019, May. 귀속 된 네트워크에 대한 깊은 이상 탐지. SDM (Siam International Conference on Data Mining)의 절차. |
| [9] | (1, 2) Bandyopadhyay, S., Vivek, SV and Murty, MN, 2020, 1 월. 네트워크 임베딩을위한 특이한 저항성 저항성 심층 아키텍처. 웹 검색 및 데이터 마이닝 (WSDM)에 관한 국제 회의 절차에서. |
| [10] | Fan, H., Zhang, F. 및 Li, Z., 2020, 5 월. anomalydae : 귀속 된 네트워크에서 이상 탐지를위한 듀얼 자동 인코더. IEEE 국제 음향, 음성 및 신호 처리 (ICASSP)의 절차에서. |
| [11] | Chen, Z., Liu, B., Wang, M., Dai, P., LV, J. and Bo, L., 2020, 10 월. 생성 적대성은 네트워크 이상 탐지에 기인합니다. CIKM (Information & Knowledge Management에 관한 제 29 회 ACM 국제 회의 절차). |
| [12] | Bandyopadhyay, S., Vishal Vivek, S. and Murty, MN, 2020. Multiclass 그래프 설명을 통한 네트워크 임베딩 및 커뮤니티 특이점 탐지 통합. 인공 지능 및 응용 분위기 (FAIA). |
| [13] | Wang, X., Jin, B., Du, Y., Cui, P., Tan, Y. and Yang, Y., 2021. 귀속 된 네트워크에서 이상 탐지를위한 일류 그래프 신경망. 신경 컴퓨팅 및 응용. |
| [14] | Liu, Y., Li, Z., Pan, S., Gong, C., Zhou, C. and Karypis, G., 2021. 대조적 인 자기 감독 학습을 통한 네트워크에 대한 이상 탐지. 신경망 및 학습 시스템 (TNNL)의 IEEE 거래. |
| [15] | Yuan, X., Zhou, N., Yu, S., Huang, H., Chen, Z. 및 Xia, F., 2021, 12 월. 귀속 된 네트워크에 대한 고차 구조 기반 이상 탐지. 2021 년 빅 데이터에 관한 IEEE 국제 회의 (빅 데이터). |
| [16] | Xu, Z., Huang, X., Zhao, Y., Dong, Y. 및 Li, J., 2022. 대조적 인 네트워크 이상 탐지와 데이터 증강. PAKDD (Knowledge Discovery and Data Mining에 관한 26 번째 태평양-아시아 회의). |
| [17] | Roy, A., Shu, J., Li, J., Yang, C., Elshocht, O., Smeets, J. 및 Li, P., 2024. Gad-Nr : 이웃 재건을 통한 그래프 이상 탐지. 웹 검색 및 데이터 마이닝 (WSDM)에 관한 17 번째 ACM 국제 회의 절차에서. |
| [18] | Wang Y., Wang X., He C., Chen X., Luo Z., Duan L., Zuo J., 2024. 네트워크에 대한 이상 탐지를위한 이상 인식 재구성을 통한 커뮤니티 유도 대비 학습. 고급 응용 프로그램 (DASFAA) 용 데이터베이스 시스템. |
