Graph theory inspired anomaly detection at the LHC
Este artigo introduz um framework de autoencoder de grafos agnóstico ao modelo que aproveita construções de grafos esparsos e agrupamento subjet para aumentar o desempenho da detecção de anomalias e a interpretabilidade em dados de alta dimensionalidade do LHC.