Ana gezinime geç
Aramaya geç
Ana içeriğe geç
İstanbul Teknik Üniversitesi Ana Sayfa
English
Türkçe
Ana Sayfa
Profiller
Araştırma Birimleri
Projeler
Araştırma Çıktıları
Ödüller
Öğrenci Tezleri
Uzmanlık alanı, ad ve ilişkiye göre ara
DeGAN - Decomposition-based unified anomaly detection in static networks
Ahmet Tüzen
*
,
Yusuf Yaslan
*
Bu çalışma için yazışmadan sorumlu yazar
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
ASELSAN Inc.
Istanbul Technical University
Araştırma sonucu
:
Dergiye katkı
›
Makale
›
bilirkişi
1
Atıf (Scopus)
Genel bakış
Parmak izi
Parmak izi
DeGAN - Decomposition-based unified anomaly detection in static networks' araştırma başlıklarına git. Birlikte benzersiz bir parmak izi oluştururlar.
Sıralama ölçütü
Ağırlık
Alfabetik sıralama
Keyphrases
Decomposition Method
100%
Anomaly Detection
100%
Graph Anomaly Detection
100%
Static Networks
100%
Anomalous Nodes
50%
Graph Decomposition
50%
Detection Problem
25%
Learning Approaches
25%
Deep Learning
25%
Performance Improvement
25%
Detection Task
25%
Graph Neural Network
25%
Detecting Anomalies
25%
Anomaly Patterns
25%
Unified Solution
25%
Single Model
25%
Single Process
25%
Multiple Domains
25%
Single Framework
25%
Adversarial Learning
25%
Adversarial Autoencoder
25%
Graph Anomaly
25%
Learning Concepts
25%
Dynamic Graph
25%
Static Graph
25%
Attributed Graph
25%
Computer Science
Anomaly Detection
100%
Learning Approach
16%
Autoencoder
16%
Detect Anomaly
16%
Graph Neural Network
16%
Experimental Result
16%
Multiple Domain
16%
Deep Learning Method
16%