Graph theory inspired anomaly detection at the LHC
Cet article introduit un cadre d'autoencodeur de graphes agnostique au modèle qui exploite des constructions de graphes creux et le partitionnement par sous-groupes pour améliorer la performance de détection d'anomalies et l'interprétabilité dans les données de haute dimension du LHC.