条件付き異常検知と半教師あり学習のための適応的グラフベース手法
arXiv cs.LG / 2026/5/6
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要点
- この論文では、データ類似性グラフ上でラベル伝播を行うことで、半教師あり学習を実現する適応的なグラフベース手法を提案します。
- ストリーミングや大規模データで計算量・保存容量の制約が生じる問題に対し、近似グラフ上で調和（ハーモニック）解を計算する高速な近似オンラインアルゴリズムを提示しています。
- 近傍点を局所代表点にまとめて歪みを最小化することで挙動を改善し、さらに調和解を正則化して安定性を高めています。
- 接続性（グラフ連結性）解析とソフトな調和解に基づく、条件付き異常検知の手法を示し、フリンジ点や孤立点といった新たな課題に対処します。
- 病院での臨床行動の「過去患者に対して異常」なものの特定に適用し、集中治療領域の専門家15名による大規模な人手評価で裏付けています。
