9、机器学习在图异常检测和 VLSI CAD 中的应用探索

机器学习在图异常检测和 VLSI CAD 中的应用探索

在当今科技飞速发展的时代，机器学习作为一项关键技术，在多个领域展现出了巨大的应用潜力，尤其是在图异常检测和超大规模集成电路（VLSI）的计算机辅助设计（CAD）方面。下面将详细探讨这两个领域的相关内容。

图异常检测面临的问题

图异常检测在众多领域有着重要的应用价值，但目前也面临着一些亟待解决的问题：
- 数据源利用问题 ：大多数方法仅关注性能和成本，而如何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，是一个需要解决的问题。
- 算法缺陷问题 ：聚类或图割算法在检测多个社区时，缺少优先级标准，大多数发现的社区没有明确特征，难以给用户提供有效洞察。
- 可视化难题 ：图可视化是大数据应用中挖掘隐藏异常值的热门研究领域，但图匹配和图编辑距离度量不实用且复杂，需要有效的距离度量和特征选择方法，同时还需验证所采用策略的最优性、可行性和异常预测差异。

图异常检测的发展方向

尽管面临诸多问题，但图异常检测领域也有着明确的发展方向：
|发展方向|具体内容|
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|研究兴趣呈现|旨在为初学者呈现该领域的研究兴趣，逐步澄清相关概念，便于深入理解图异常。|
|机器学习算法贡献|机器学习算法在解决典型新兴研究问题上有显著贡献。|
|图表示需求探讨|讨论了突出基线算法来定义基于图的异常检测（GBAD）蓝图的图表示需求。|
|核心贡献体现|揭示了使用结构属性和社区行为对静态网络进行 GBAD