双視点グラフ・オブ・グラフ表現学習に基づくグラフレベル異常検出研究 学術的背景 現代のデータ駆動型の世界において、グラフ（Graph）は強力なデータ構造として、ソーシャルネットワーク分析、金融詐欺検出、バイオインフォマティクスなどの分野で広く活用されています。グラフは、ソーシャルネットワークにおけるユーザー関係、金融取引における資金の流れ、化学分子における原子と化学結合の関係など、複雑な関係データを効果的に表現することができます。しかし、グラフデータの広範な応用に伴い、大量のグラフデータから異常なグラフサンプル（Graph-Level Anomaly Detection, GLAD）を検出することが重要な研究課題となっています。 既存のGLAD手法は、グラフニューラルネットワーク（Graph...