近日，由华南农业大学、中山大学、华南师范大学合作的论文“Hybrid-Order Anomaly Detection on Attributed Networks”被数据库领域顶刊（CCF A类）TKDE（IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering）正式录用在线发表，汤庸为共同通讯作者。该研究团队由Scholat创始人汤庸和中山大学王昌栋联合组建。该论文是团队组建一年多以来共同取得的又一个重要成果。

     针对属性网络异常检测问题中，仅检测异常节点而忽略了异常子图的检测，该文首次定义了一个新的属性网络异常检测问题，称为混合阶异常检测；提出了一个新的深度学习模型——混合阶图注意力网络（HO-GAT），它可以同时检测异常节点和异常模体实例。

     在实验验证阶段，使用了真实数据集Scholat、AMiner、WebKB三个数据集。Scholat数据集来自学术社交网站学者网，学者为节点，两个学者之间的消息交互为边。利用PCA方法对相关学者的个人简介进行学者节点的属性向量表示。经过预处理和子集选择，Scholat数据集包含2022个节点、2500条边和329个三角型模体实例。

论文链接地址：https://doi.org/10.1109/tkde.2021.3117842

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数据下载地址：https://www.scholat.com/research/opendata/

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