כתבה
arXiv cs.LG ·
GLASS: גילוי חריגות בגרפים
GLASS: Graph-Language Alignment with Spherical Scoring for Transferable Graph-Level Anomaly Detection
GLASS הוא כלי לגילוי חריגות ברמת גרפים. הוא משתמש בייצוג מאוחד של גרפים וטקסט כדי לגלות חריגות באופן יעיל. GLASS מאפשר גילוי חריגות באופן zero-shot ו-few-shot.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2609.05253v1 Announce Type: new Abstract: We introduce GLASS, a framework for graph-level anomaly detection (GLAD) that achieves robust cross-domain transferability through graph-language alignment on the unit hypersphere. GLASS builds a unified representation space by aligning a structure-aware graph encoder with an instruction-aware text embedding via a multi-slice soft cosine objective. Our framework serializes local, global, and semantic graph properties into a compact Graph Descriptor Prompt (GraphDP), creating a text bridge that enables domain-agnostic anomaly scoring. By enforcing multi-scale consistency through Matryoshka representation slices, the model captures anomalous deviations at multiple levels of granularity. For scoring, we formulate anomaly detection as density est
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית