9、机器学习在图异常检测与VLSI CAD中的应用

机器学习在图异常检测与VLSI CAD中的应用

1. 图异常检测领域的现状与挑战

在当今的数据驱动时代，图异常检测成为了一个备受关注的研究领域。随着社交网络、物流、商业管理、授权控制等应用领域的不断发展，对大数据环境的需求日益增长，这也使得图异常检测变得尤为重要。

然而，目前该领域仍存在一些亟待解决的问题：
- 数据源利用问题 ：多数方法仅关注性能和成本，如何充分利用网络中的所有可用源，从对抗鲁棒性方面准确检测异常，是一个关键挑战。
- 社区检测问题 ：聚类或图切割算法在检测多个社区时，往往缺失优先级标准，导致大多数发现的社区缺乏特征描述（如团、星型等），难以给用户提供有价值的见解。
- 图可视化问题 ：图可视化是挖掘大数据应用中隐藏异常值的热门研究领域。但由于图匹配和图编辑距离度量既不实用又复杂，因此需要有效的距离度量和特征选择方法。同时，还需要验证所采用策略的最优性、可行性和异常值预测的差异。

2. 图异常检测的研究方向与意义

该领域的研究旨在为初学者呈现图异常检测领域的研究兴趣，通过逐步澄清，帮助深入理解图异常研究。机器学习算法在解决典型的新兴研究问题方面做出了重要贡献。

研究中讨论了图表示的需求，以及突出定义基于图的异常检测（GBAD）蓝图的基线算法。其核心贡献在于揭示了使用结构属性和社区行为对静态网络进行GBAD分类时存在的开放研究问题。相关技术致力于提高计算速度和异常检测率的质量，同时研究图压缩策略，以在不丢失数据的情况下改善内存空间计算和子图检索。

3. 图异