是的，异常检测可以有效地应用于图数据。 图将实体表示为节点，将关系表示为边，由于其互连和通常稀疏的特性，为异常检测带来了独特的挑战。 然而，存在专门的技术来识别图结构、节点属性或边行为中的异常模式。 例如，异常可能表现为具有意外连接的节点、连接不同节点的边或偏离典型社区结构的子图。 这些方法在社交网络、欺诈检测和网络安全等领域特别有用，在这些领域中，实体之间的关系与单个数据点同样重要。
特定于图的异常检测方法通常依赖于分析连接模式。 社区检测（例如，Louvain 算法）等技术可以标记不属于任何强集群的节点，而中心性度量（例如，PageRank）有助于识别具有异常高影响力的节点。 对于属性图，图神经网络 (GNN) 等方法结合了结构和基于特征的分析——例如，通过发现具有许多边但个人详细信息稀疏的配置文件来检测社交网络中的虚假帐户。 可以使用时间序列分析结合图指标来捕获时间图异常，例如帐户之间交易量突然飙升。 PyTorch Geometric (PyG) 和 Deep Graph Library (DGL) 等工具提供了大规模实施这些技术的框架。
挑战包括计算复杂性和可解释性。 图算法通常随着规模的增大而性能下降，需要使用采样（例如，Node2Vec 的随机游走）或使用 Apache Giraph 等框架进行分布式处理等优化。 动态图增加了另一层难度，因为异常可能取决于随时间演变的关系。 尽管存在这些障碍，但实际实现仍然存在：金融机构使用基于图的异常检测通过识别异常交易路径来发现洗钱活动，而网络安全团队监控网络流量图以查找意外的设备通信模式。 NetworkX 用于小规模图，Spark GraphFrames 用于分布式系统，这些库为开发人员提供了构建这些解决方案的便捷起点。