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GAD in the Wild: Benchmarking Graph Anomaly Detection under Realistic Deployment Challenges
यह शोध पत्र ग्राफ विसंगति पहचान (Graph Anomaly Detection) के लिए एक व्यापक बेंचमार्क प्रस्तुत करता है जो वास्तविक तैनाती की चुनौतियों—विशेष रूप से मिलियन-स्केल ग्राफ, अत्यधिक विसंगति दुर्लभता और लुप्त विशेषताओं—के तहत मॉडलों का मूल्यांकन करता है, जिससे यह पता चलता है कि वर्तमान अत्याधुनिक विधियाँ अक्सर अपने प्रयोगशाला परिणामों की तुलना में उत्पादन वातावरण में स्केल करने या प्रदर्शन बनाए रखने में विफल रहती हैं।