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| 富属性异质信息网络的可约束异常检测 | |
| 作者单位： | ;1.武汉理工大学计算机科学与技术学院;2.武汉理工大学交通物联网技术湖北省重点实验室;3.武汉理工大学内河航运技术湖北省重点实验室;4.华中科技大学电子信息与通信学院 |
| 摘 要： | 针对仅考虑网络结构来对异质信息网络进行异常点发现可能带来的结果失真、难以理解等问题,提出一种富属性异质信息网络的可约束异常检测算法.通过将信息丰富的交互数据建模成富属性异质信息网络,以带属性元路径来指定用户感兴趣的属性和子空间,综合网络结构和属性内容两方面来评估节点的异常度,给出了可约束的异常检测算法框架.在Arxiv真实数据集上进行了实验,以带属性元路径来指定对作者、论文及论文的标题和摘要等方面的约束,对多个查询输出了异常度从高到低的节点列表及约束域异常点集合.结果表明:相比仅考虑网络结构或仅考虑属性内容的基准算法,平均准确率提高12.95%以上. |
| 关 键 词： | 异常检测 异质信息网络 富属性 元路径 相似性 |
Constrained anomaly detection in heterogeneous information networks with rich attributes |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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