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文章目录

    • An Embedding Approach to Anomaly Detection
      • 摘要
      • INTRODUCTION
        • Contributions
        • Organization
      • RELATED WORK
        • Anomaly detection
        • Graph embedding
        • Graph embedding based anomaly detection
        • Other related concepts

An Embedding Approach to Anomaly Detection


摘要


由于发现网络中结构不一致的关键区域的重要性，近年来网络异常检测变得非常流行。除了异常所携带的特定应用程序信息外，这种结构不一致性的存在往往会阻碍社区检测和分类等数据挖掘算法的有效应用。在本文中，我们研究了在大型社会网络中检测连接到多个不同的有影响力社区的结构不一致节点的问题。我们证明使用网络嵌入方法，连同一个新的降维技术，是发现这种结构不一致的有效工具。实验还表明，这种异常节点的检测具有重要的应用意义：一是对检测到的异常的具体利用，二是提高了社区检测的有效性。


INTRODUCTION


在文献中，异常检测问题已经在不同的数据领域(例如多维、时间序列和网络数据)中被广泛研究。近年来，由于对社会网络分析模型的日益关注，网络中异常的检测开始引起人们的极大关注[1]、[3]、[5]、[7]、[15]、[17]、[24]、[27]、[30]。网络异常有助于发现，无论是从其特定于应用程序的意义的角度，还是从提高社区检测和分类等其他以网络为中心的数据挖掘任务的性能的可能性的角度来看。

网络本质上是复杂的实体，因此，异常可以用多种方式来定义。在这篇论文中，我们的目标是发现结构上的不一致性，即连接到许多不同的有影响力的社区的异常节点，这是受跨群体的社会经纪人概念的启发，它在网络中提供社会资本

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      • RELATED WORK
        • Anomaly detection
        • Graph embedding
        • Graph embedding based anomaly detection
        • Other related concepts

An Embedding Approach to Anomaly Detection


摘要


由于发现网络中结构不一致的关键区域的重要性，近年来网络异常检测变得非常流行。除了异常所携带的特定应用程序信息外，这种结构不一致性的存在往往会阻碍社区检测和分类等数据挖掘算法的有效应用。在本文中，我们研究了在大型社会网络中检测连接到多个不同的有影响力社区的结构不一致节点的问题。我们证明使用网络嵌入方法，连同一个新的降维技术，是发现这种结构不一致的有效工具。实验还表明，这种异常节点的检测具有重要的应用意义：一是对检测到的异常的具体利用，二是提高了社区检测的有效性。


INTRODUCTION


在文献中，异常检测问题已经在不同的数据领域(例如多维、时间序列和网络数据)中被广泛研究。近年来，由于对社会网络分析模型的日益关注，网络中异常的检测开始引起人们的极大关注[1]、[3]、[5]、[7]、[15]、[17]、[24]、[27]、[30]。网络异常有助于发现，无论是从其特定于应用程序的意义的角度，还是从提高社区检测和分类等其他以网络为中心的数据挖掘任务的性能的可能性的角度来看。

网络本质上是复杂的实体，因此，异常可以用多种方式来定义。在这篇论文中，我们的目标是发现结构上的不一致性，即连接到许多不同的有影响力的社区的异常节点，这是受跨群体的社会经纪人概念的启发，它在网络中提供社会资本

本文标签： 文献embeddingDetectionANOMALYApproach

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