Détection d'outliers dans les graphes

La détection d'outliers dans les graphes est une technique de détection d'anomalies conçue pour les données graphiques, visant à identifier les points aberrants dans le graphe qui diffèrent considérablement des nœuds ou sous-graphes normaux. Cette méthode analyse les modèles de connexion, les caractéristiques attributaires et les structures de sous-graphes pour révéler des comportements et des schémas potentiels anormaux. Elle est largement utilisée dans des domaines tels que la cybersécurité, l'analyse des réseaux sociaux et la détection de fraude financière, ce qui en fait un outil précieux d'une importance pratique significative.