Graph Neural AI with Temporal Dynamics for Comprehensive Anomaly Detection in Microservices
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Zhang, Qingyuan, Lyu, Ning, Liu, Le, Wang, Yuxi, Cheng, Ziyu, Hua, Cancan |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Multi-Objective Adaptive Rate Limiting in Microservices Using Deep Reinforcement Learning
von: Lyu, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lyu, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Knowledge-Augmented Large Language Model Agents for Explainable Financial Decision-Making
von: Zhang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Anomaly Detection in Dynamic Graphs: A Comprehensive Survey
von: Ekle, Ocheme Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ekle, Ocheme Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Synthetic Time Series for Anomaly Detection in Cloud Microservices
von: Allam, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Allam, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Modeling Spectral Energy Shifts in Spatio-Temporal Graph Anomaly Detection
von: Liu, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
IstGPT: LLM-based Anomaly Detection for Spatial-Temporal Graph in Industrial Systems
von: Zhang, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Yuchen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Federated Anomaly Detection for Multi-Tenant Cloud Platforms with Personalized Modeling
von: Wang, Yuxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yuxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Rayleigh Quotient Graph Neural Networks for Graph-level Anomaly Detection
von: Dong, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dong, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Online Detection of Anomalies in Temporal Knowledge Graphs with Interpretability
von: Zhang, Jiasheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiasheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Efflex: Efficient and Flexible Pipeline for Spatio-Temporal Trajectory Graph Modeling and Representation Learning
von: Cheng, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Cheng, Ming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ATM-GAD: Adaptive Temporal Motif Graph Anomaly Detection for Financial Transaction Networks
von: Zhang, Zeyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zeyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Guarding Graph Neural Networks for Unsupervised Graph Anomaly Detection
von: Bei, Yuanchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bei, Yuanchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Structural-Temporal Coupling Anomaly Detection with Dynamic Graph Transformer
von: Zong, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zong, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Utilizing Graph Neural Networks for Effective Link Prediction in Microservice Architectures
von: Khodabandeh, Ghazal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Khodabandeh, Ghazal, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Social Network User Profiling for Anomaly Detection Based on Graph Neural Networks
von: Zhang, Yiwei
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Yiwei
Veröffentlicht: (2025)
Improving Pattern Recognition of Scheduling Anomalies through Structure-Aware and Semantically-Enhanced Graphs
von: Lyu, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lyu, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025)
From Load Tests to Live Streams: Graph Embedding-Based Anomaly Detection in Microservice Architectures
von: Madabhushi, Srinidhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Madabhushi, Srinidhi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Temporal Inductive Path Neural Network for Temporal Knowledge Graph Reasoning
von: Dong, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Dong, Hao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
System States Forecasting of Microservices with Dynamic Spatio-Temporal Data
von: Xu, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Xu, Yifei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Dependency-based Anomaly Detection: a General Framework and Comprehensive Evaluation
von: Lu, Sha, et al.
Veröffentlicht: (2020)
von: Lu, Sha, et al.
Veröffentlicht: (2020)
Temporal Graph Networks for Graph Anomaly Detection in Financial Networks
von: Kim, Yejin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Kim, Yejin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
GAL-MAD: Towards Explainable Anomaly Detection in Microservice Applications Using Graph Attention Networks
von: Akmeemana, Lahiru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Akmeemana, Lahiru, et al.
Veröffentlicht: (2025)
TSINR: Capturing Temporal Continuity via Implicit Neural Representations for Time Series Anomaly Detection
von: Li, Mengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Mengxuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Anomaly Detection with Graph Neural Networks using Controllability
von: Wei, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wei, Yifan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Towards Anomaly-Aware Pre-Training and Fine-Tuning for Graph Anomaly Detection
von: Liu, Yunhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Yunhui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Deep Temporal Graph Clustering: A Comprehensive Benchmark and Datasets
von: Liu, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Meng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TodyNet: Temporal Dynamic Graph Neural Network for Multivariate Time Series Classification
von: Liu, Huaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Liu, Huaiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Detecting Anomalies in Dynamic Graphs via Memory enhanced Normality
von: Liu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
A Graph Prompt Fine-Tuning Method for WSN Spatio-Temporal Correlation Anomaly Detection
von: Ye, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Ye, Miao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dynamic Localisation of Spatial-Temporal Graph Neural Network
von: Duan, Wenying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Duan, Wenying, et al.
Veröffentlicht: (2025)
SpaceGNN: Multi-Space Graph Neural Network for Node Anomaly Detection with Extremely Limited Labels
von: Dong, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dong, Xiangyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Spatio-Temporal Graphs Beyond Grids: Benchmark for Maritime Anomaly Detection
von: Kim, Jeehong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kim, Jeehong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cluster Aware Graph Anomaly Detection
von: Zheng, Lecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Lecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Revisiting Graph Contrastive Learning on Anomaly Detection: A Structural Imbalance Perspective
von: Xu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xu, Yiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Temporal Graph Neural Network-Powered Paper Recommendation on Dynamic Citation Networks
von: Shen, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Shen, Junhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Topology-Aware Graph Reinforcement Learning for Dynamic Routing in Cloud Networks
von: Wang, Yuxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yuxi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning Feature Encoder with Synthetic Anomalies for Weakly Supervised Graph Anomaly Detection
von: Zhou, Yingjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhou, Yingjie, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Deep Learning Advancements in Anomaly Detection: A Comprehensive Survey
von: Huang, Haoqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huang, Haoqi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Generalizable Anomaly Detection Method in Dynamic Graphs
von: Yang, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Alleviating Structural Distribution Shift in Graph Anomaly Detection
von: Gao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
Multi-Objective Adaptive Rate Limiting in Microservices Using Deep Reinforcement Learning
von: Lyu, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Knowledge-Augmented Large Language Model Agents for Explainable Financial Decision-Making
von: Zhang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Anomaly Detection in Dynamic Graphs: A Comprehensive Survey
von: Ekle, Ocheme Anthony, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Synthetic Time Series for Anomaly Detection in Cloud Microservices
von: Allam, Mohamed, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Modeling Spectral Energy Shifts in Spatio-Temporal Graph Anomaly Detection
von: Liu, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2026)