双路自监督
该模型通过重建增强与多尺度对比学习相结合，能够同时捕捉属性异常和结构异常，在基准数据集上表现优于现有方法。
Xiwen, Zheng · Wang, Xiaofeng · Yongxia, Zhou · Tianxiang, Lv · Tao, Xie · Hao, Yu · Shihuan, Zhang · Fang, Zhou · 蒋俊正 · 全大英
Information Sciences 2026
通过子图感知编码和平滑正常模式，重建误差对比被放大，从而揭示细微的属性异常。
节点-节点和节点-子图对比目标能够从不同粒度捕捉结构不一致性。
在多个基准数据集上的广泛实验表明，GADREMC 一致超越现有方法。