Detect by Yourself: Self-Designing Agentic Workflows for Few-Shot Graph Anomaly Detection

Este artículo presenta SignGAD, un nuevo marco para la detección de anomalías en grafos con pocos ejemplos que diseña flujos de trabajo de detección condicionados a la tarea en lugar de utilizar detectores de anomalías fijos. Aborda los desafíos de adaptabilidad y evidencia débil al seleccionar codificaciones de grafos y diseños de detectores adecuados para explotar señales de anomalía específicas de la tarea.