GADBench: Revisiting and Benchmarking Supervised Graph Anomaly Detection
Metadane
- Autorzy: Jianheng Tang, Fengrui Hua, Ziqi Gao, Peilin Zhao, Jia Li
- Rok: 2024
- Źródło: Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), Vol. 36
- Status: to-read
- Pochodzenie: Wyekstrahowane z duan-graph-fraud-gaap-2025
- Tagi: to-read reference benchmark graph-anomaly-detection fraud-detection xgbgraph rfgraph
Streszczenie
GADBench to kompleksowy benchmark dla supervised graph anomaly detection. Wprowadza metody XGBGraph i RFGraph - combined approaches łączące GNN-style feature engineering z ensemble tree models (XGBoost, Random Forest). Zawiera 7 datasetów fraud detection i standaryzuje evaluation metrics (Rec@K, AUROC, AUPRC).
Kluczowe Wnioski
- Wprowadza XGBGraph (68.56% avg Rec@K) i RFGraph (66.30% avg Rec@K)
- Unified benchmark z 7 datasetami: YelpChi, Amazon, T-Finance, T-Social, Elliptic, Tolokers, DGraph-Fin
- Standaryzuje hyperparameter tuning (random search na validation set)
- GNN feature extraction + traditional ML classifiers (nie end-to-end)
Notatki
Publikacja dodana automatycznie z bibliografii GAAP. Jest to kluczowy benchmark paper definiujący standardy ewaluacji fraud detection na grafach. GAAP wykorzystuje dokładnie te same datasety i metryki. Dodaj PDF aby wygenerować pełne podsumowanie używając /summarize-paper tang-gadbench-graph-anomaly-2024
Context z GAAP: “XGBGraph and RFGraph perform GNN-style feature engineering using non-parametric methods before applying ensemble tree models for classification predictions. Although these approaches have shown some success, they are not end-to-end solutions and tend to yield suboptimal performance.”