Concept Stability Based Isolated Maximal Cliques Detection in Dynamic Social Networks

机译：基于概念稳定性的动态社交网络中的孤立最大派系检测

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As the network security gradually deviates from the virtual environment to the real environment, the security problems caused by abnormal users in social networks are becoming increasingly prominent. These abnormal users usually form a group which can be regarded as an isolated network. This paper aims to detect the isolated maximal cliques from a dynamic social network for identifying the abnormal users in order to cut off the source of fake information in time. By virtue of concept stability, an isolated maximal clique detection approach is proposed. Experimental results shown that the proposed algorithm has a high F-measure value for detecting the isolated maximal cliques in social network.

机译：随着网络安全逐渐从虚拟环境偏离真实环境，社交网络中异常用户引起的安全问题变得越来越突出。这些异常用户通常形成一个可以被视为孤立网络的组。本文旨在检测来自动态社交网络的孤立的最大派系，以识别异常用户，以便及时切断假信息源。凭借概念稳定性，提出了一种孤立的最大集团检测方法。实验结果表明，该算法具有高F法测量值，用于检测社交网络中的分离的最大族群。

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来源
《International Conference on Green, Pervasive and Cloud Computing》|2020年|131-144|共14页
会议地点
作者
Jie Gao; Fei Hao; Erhe Yang; Yixuan Yang; Geyong Min;
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关键词
Isolated maximal clique; Concept stability; Formal Concept Analysis;

机译：孤立的最大集团;概念稳定性;正式的概念分析;

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