Improving Pattern Recognition of Scheduling Anomalies through Structure-Aware and Semantically-Enhanced Graphs
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Lyu, Ning, Jiang, Junjie, Chang, Lu, Shao, Chihui, Chen, Feng, Zhang, Chong |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Reconciling Attribute and Structural Anomalies for Improved Graph Anomaly Detection
von: Xiao, Chunjing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xiao, Chunjing, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Structural-Temporal Coupling Anomaly Detection with Dynamic Graph Transformer
von: Zong, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zong, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Neural AI with Temporal Dynamics for Comprehensive Anomaly Detection in Microservices
von: Zhang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Cluster Aware Graph Anomaly Detection
von: Zheng, Lecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Lecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Fairness in Unsupervised Graph Anomaly Detection through Disentanglement
von: Chang, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chang, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SA$^{2}$GFM: Enhancing Robust Graph Foundation Models with Structure-Aware Semantic Augmentation
von: Shi, Junhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shi, Junhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncertainty-Aware Graph Structure Learning
von: Han, Shen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Han, Shen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Alleviating Structural Distribution Shift in Graph Anomaly Detection
von: Gao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Addressing Graph Anomaly Detection via Causal Edge Separation and Spectrum
von: Wo, Zengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wo, Zengyi, 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)
DQE: A Semantic-Aware Evaluation Metric for Time Series Anomaly Detection
von: Li, Yuewei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Yuewei, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SPADE: A Large Language Model Framework for Soil Moisture Pattern Recognition and Anomaly Detection in Precision Agriculture
von: Lee, Yeonju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lee, Yeonju, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Online Detection of Anomalies in Temporal Knowledge Graphs with Interpretability
von: Zhang, Jiasheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jiasheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SortedRL: Accelerating RL Training for LLMs through Online Length-Aware Scheduling
von: Zhang, Yiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhang, Yiqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
GraphSB: Boosting Imbalanced Node Classification on Graphs through Structural Balance
von: Wang, Zhixiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Zhixiao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Improving Fairness in Graph Neural Networks via Counterfactual Debiasing
von: Wo, Zengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wo, Zengyi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semantic-Aware Scheduling for GPU Clusters with Large Language Models
von: Wang, Zerui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zerui, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semantic Communication-Enhanced Split Federated Learning for Vehicular Networks: Architecture, Challenges, and Case Study
von: Yu, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yu, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Prospective Multi-Graph Cohesion for Multivariate Time Series Anomaly Detection
von: Chen, Jiazhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Chen, Jiazhen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Mitigating Homophily Disparity in Graph Anomaly Detection: A Scalable and Adaptive Approach
von: Liu, Yunhui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Liu, Yunhui, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Context-Aware Graph Attention for Unsupervised Telco Anomaly Detection
von: Malacarne, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Malacarne, Sara, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Cross-domain Few-shot Graph Anomaly Detection
von: Chen, Jiazhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Jiazhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Try with Simpler -- An Evaluation of Improved Principal Component Analysis in Log-based Anomaly Detection
von: Yang, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yang, Lin, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Probability Signature: Bridging Data Semantics and Embedding Structure in Language Models
von: Yao, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yao, Junjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
RecMind: LLM-Enhanced Graph Neural Networks for Personalized Consumer Recommendations
von: Xue, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Xue, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Graph Enhanced Trajectory Anomaly Detection
von: Mbuya, Jonathan Kabala, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Mbuya, Jonathan Kabala, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Enhancing Missing Data Imputation through Combined Bipartite Graph and Complete Directed Graph
von: Zhang, Zhaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zhaoyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Graph-Augmented LSTM for Forecasting Sparse Anomalies in Graph-Structured Time Series
von: Pillai, Sneh
Veröffentlicht: (2025)
von: Pillai, Sneh
Veröffentlicht: (2025)
Catching Every Ripple: Enhanced Anomaly Awareness via Dynamic Concept Adaptation
von: Zhu, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zhu, Jiaqi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Semantically Encoding Activity Labels for Context-Aware Human Activity Recognition
von: Ge, Wen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ge, Wen, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Pattern Mining for Anomaly Detection in Graphs: Application to Fraud in Public Procurement
von: Potin, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Potin, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2023)
HeterSEED: Semantics-Structure Decoupling for Heterogeneous Graph Learning under Heterophily
von: Li, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Li, Xinyi, et al.
Veröffentlicht: (2026)
DDGAD: Trajectory Dynamics for Diffusion-Based Graph Anomaly Detection
von: Yang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Yuxin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SPGNN: Recognizing Salient Subgraph Patterns via Enhanced Graph Convolution and Pooling
von: Dong, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dong, Zehao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
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)
TAS-GNN: A Status-Aware Signed Graph Neural Network for Anomaly Detection in Bitcoin Trust Systems
von: Xue, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xue, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2026)
SEGMN: A Structure-Enhanced Graph Matching Network for Graph Similarity Learning
von: Wang, Wenjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Wenjun, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Entropy-Aware Structural Alignment for Zero-Shot Handwritten Chinese Character Recognition
von: Luo, Qiuming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Luo, Qiuming, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Periodic Graph-Enhanced Multivariate Time Series Anomaly Detector
von: Li, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Jia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Reconciling Attribute and Structural Anomalies for Improved Graph Anomaly Detection
von: Xiao, Chunjing, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Structural-Temporal Coupling Anomaly Detection with Dynamic Graph Transformer
von: Zong, Chang, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Graph Neural AI with Temporal Dynamics for Comprehensive Anomaly Detection in Microservices
von: Zhang, Qingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Cluster Aware Graph Anomaly Detection
von: Zheng, Lecheng, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Enhancing Fairness in Unsupervised Graph Anomaly Detection through Disentanglement
von: Chang, Wenjing, et al.
Veröffentlicht: (2024)