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pygod

图形异常检测的Python库

PyGODPython图异常检测PyTorchGraph Outlier DetectionGithub开源项目

PyGOD是一个用于图形异常检测的Python库，支持超过10种检测算法，可应用于社交网络和安全系统中的异常检测。该库基于PyTorch和PyTorch Geometric，提供一致的API、详细的文档和互动示例，支持节点、边和图级别的检测任务。与PyG数据对象完全兼容，并具备处理大规模图数据的扩展能力，简化了图数据的处理流程。

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介绍相关项目
pyod - 用于多变量数据异常检测的强大的Python工具库
GithubPyODPython库多元数据开源项目异常检测算法
PyOD是Python领域应用广泛的异常检测工具库，自2017年起支持学术与商业用途。这个库集成了超过50种算法，涵盖从经典方法到最新的深度学习技术。它提供统一的操作界面，高性能的处理效率和快速训练预测功能，已被下载超过1700万次，得到了机器学习领域的广泛认可。
pytorch-ood - 基于PyTorch的深度学习异常检测库
GithubPyTorch开源项目异常检测机器学习深度学习神经网络
pytorch-ood是一个专为深度学习设计的异常检测库。该库提供多种检测方法、损失函数、数据集和神经网络架构，支持预训练权重，并兼容pytorch-lightning等框架。它涵盖开放集识别、新颖性检测、置信度估计等领域，采用统一的异常分数约定，方便比较不同方法。这个基于PyTorch的工具库为研究人员和开发者提供了全面的异常检测解决方案。
pytorch_geometric - 图形神经网络开发库
GithubPyTorch Geometric图神经网络开源项目数据处理机器学习深度学习
PyTorch Geometric是一个基于PyTorch的图形神经网络库，旨在简化结构化数据的建模与训练流程。支持小批量和大规模图的处理，并提供全面的GPU加速、数据管道处理以及常用基准数据集。这使得它成为机器学习研究者和初学者理想的选择。
pyoats - 灵活强大的时间序列异常检测Python库
GithubOATS开源项目异常检测时间序列机器学习
pyoats是一个专注于时间序列异常检测的开源Python库。它整合了多种先进检测算法，支持单变量和多变量时间序列分析，并提供统一的输出接口。该项目不仅集成了PyTorch、TensorFlow等深度学习框架，还包含传统统计方法。pyoats旨在简化异常检测实验流程，为数据科学家和工程师提供了一个功能丰富、使用灵活的工具。
ogb - OGB开源项目的图机器学习数据集及标准评估工具
GithubOpen Graph Benchmark图机器学习开源项目数据加载器深度学习框架评估器
OGB项目集成了图机器学习所需的基准数据集、数据加载器和标准化评估工具，兼容PyTorch Geometric和DGL等主流深度学习框架。支持处理节点、链接和图级别的预测任务，数据集广泛涵盖科学、社交网络和异构知识图等领域，并适应从单GPU到多GPU的处理需求。OGB为研究人员提供了简化数据下载、标准化拆分和性能评估的便利工具。
tsod - 开源时间序列异常检测Python库
GithubPython库tsod传感器数据开源软件开源项目时间序列异常检测
tsod是一个开源的时间序列异常检测Python库，专注于水领域应用。它提供简洁统一的API，集成多种算法从基础规则到高级神经网络，能高效识别传感器数据中的异常和缺失。该工具部署便捷，适用于实时决策和数值模拟的数据预处理。tsod面向DHI用户和水领域，提供可靠的异常检测方案，并鼓励社区参与开发。
PyDGN - 深度图网络研究与实验的Python开源库
GithubPyDGNPython库图分类开源项目机器学习深度图网络
PyDGN是一个面向深度图网络(DGNs)研究的开源Python库。该库提供自动化的数据处理、实验管理和并行计算功能,支持模型选择与风险评估。PyDGN简化了图学习实验流程,有助于快速原型设计和结果复现,为图神经网络研究提供了实用工具。它支持CPU和GPU并行计算,可同时评估多种模型配置。PyDGN适用于各类深度图网络研究,包括图分类、节点分类等任务。该库提供了完整的实验管理流程,从数据预处理到模型评估,有助于提高研究效率和结果可靠性。
anomaly-detection-resources - 异常检测领域的综合学习资源库
ADBenchGithubPyOD开源项目异常检测数据挖掘机器学习
本项目汇集了异常检测领域的全面学习资源,包括书籍、论文、课程、数据集和工具库。涵盖多变量数据、时间序列和图网络等多种异常检测类型,并提供关键算法、高维数据和集成方法等研究方向的资料。同时列出重要会议和期刊,为异常检测研究者和实践者提供了宝贵的资源库。
pyHGT - 大规模异构和动态图的图神经网络解决方案
Deep Graph LibraryGithubHeterogeneous Graph TransformerOAG DataSetWWW 2020pytorch_geometric开源项目
Heterogeneous Graph Transformer (HGT) 是一种基于 Pytorch Geometric 的图神经网络架构，设计用于处理大规模异构和动态图。项目主要包含核心模型代码、数据接口、训练和验证脚本。用户可以使用预处理好的 OAG 数据集或其他异构图进行训练。关键功能包括异构图卷积层、并行采样和深度图模型训练。安装简单，只需通过 pip 安装相关依赖即可运行。
pyg-lib - 图形神经网络高性能计算库
CUDAGithubPyTorchPythonpyg-lib安装开源项目
pyg-lib是一款专为图形神经网络优化的高性能计算库。该项目为Linux、Windows和macOS等主流操作系统提供预构建的Python包，兼容多个PyTorch版本和CUDA组合，支持Python 3.8至3.12。pyg-lib通过提升图形神经网络的计算效率，为研究和开发提供了实用工具。研究人员和开发者可根据具体的系统环境，使用pip命令快速安装所需版本，轻松增强图形神经网络的性能。
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