首页> 中文期刊> 《计算机科学与探索》 >动态信息网络中的角色演化异常及其发现��

动态信息网络中的角色演化异常及其发现��

         

摘要

The majority of real-world complex systems can be abstracted as dynamic information networks, such as social network, co-author network and e-mail network. Dynamic information networks are temporal, complex and changeable. To understand the behavioral trend of the complex systems, it is necessary to analyze the evolution of the network structures, especially the abnormal phenomena in the evolution. Aiming at detecting the anomalies in the dynamic evolution of the network structure, this paper utilizes“roles”to capture the structural characteristics of nodes, proposes the notion of role evolving outliers (REOutliers), and proposes a pattern-based role evolving outliers detection (P-REOD) method. This method mines the frequent patterns that roles of dynamic network structure evolve over time, and evaluates the degree of a node deviating from the frequent patterns to find the REOutliers. The experi-mental results show that the proposed method is highly effective in discovering interesting REOutliers.%现实世界中的社交网络、合作者网络、邮件网络等诸多复杂系统均可抽象为动态信息网络。动态信息网络具有时序、复杂、多变的特征,分析其网络结构随时间演化的过程,尤其演化过程中出现的异常现象,对理解复杂系统的行为倾向于演化趋势具有重要意义。致力于动态信息网络中异常结构演化过程的发现,通过角色定义刻画网络的结构特征,提出了角色演化异常(role evolving outliers,REOutliers)的概念,并给出了基于模式挖掘的角色演化异常发现算法(pattern-based role evolving outliers detection,P-REOD)。该算法挖掘整个网络中角色随时间演化的频繁模式,通过比较节点到频繁模式的相异程度进行REOutliers发现。实验表明,该算法能够进行有效的角色演化异常发现。

著录项

  • 来源
    《计算机科学与探索》 |2015年第3期|321-329|共9页
  • 作者单位

    四川大学 计算机学院;

    成都 610065;

    国家空管自动化系统技术重点实验室;

    成都 610065;

    武汉大学 软件工程国家重点实验室;

    武汉 430072;

    四川大学 计算机学院;

    成都 610065;

    国家空管自动化系统技术重点实验室;

    成都 610065;

    武汉大学 软件工程国家重点实验室;

    武汉 430072;

    四川大学 计算机学院;

    成都 610065;

    国家空管自动化系统技术重点实验室;

    成都 610065;

    四川大学 计算机学院;

    成都 610065;

    国家空管自动化系统技术重点实验室;

    成都 610065;

    四川大学 计算机学院;

    成都 610065;

    国家空管自动化系统技术重点实验室;

    成都 610065;

    四川大学 计算机学院;

    成都 610065;

    中国民用航空总局第二研究所;

    成都 610041;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 理论、方法;
  • 关键词

    动态网络; 模式挖掘; 异常发现;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号