融合节点属性与结构信息的子空间异常社区检测方法

作     者：赵琪琪 马慧芳 刘海姣 贾俊杰 ZHAO Qiqi;MA Huifang;LIU Haijiao;JIA Junjie

作者机构：西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室广西桂林541004 

基　　金：国家自然科学基金(61762078,61363058) 广西可信软件重点实验室研究课题(kx202003) 西北师范大学2019年青年教师科研能力提升计划重大项目(NWNU-LKQN2019-2) 广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金(MIMS18-08) 

出 版 物：《计算机工程》 (Computer Engineering)

年 卷 期：2020年第46卷第6期

页      码：94-102页

摘      要：结合社区中的节点属性与结构信息,提出一种子空间异常社区检测方法。在待检测社区集合中,设计基于属性平均距离的子空间求解策略、基于负熵加权的子空间推断策略及子空间融合求解策略,挖掘每个社区的属性权重子空间,并根据社区结构关系定义社区质量评估模型量化社区质量分数,从而获得质量分数较低的异常社区集合。实验结果表明,该方法可以准确地发现异常社区,并且在人工网络和真实网络数据集上相比AMEN、SODA等检测方法具有更好的鲁棒性和可扩展性。

主 题 词：社区集合 属性信息 结构信息 异常社区检测 子空间 质量评估函数 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.19678/j.issn.1000-3428.0054210

馆 藏 号：203937453...