动态信息网络中的角色演化异常及其发现??

• 作者: 唐常杰 张彪 张永辉 李川 李艳梅 杨宁 罗谦
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 动态网络 模式挖掘 异常发现
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 321-329
• 页数: 9页
• 分类号: TP301
• 字数: 6569字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1412046

摘要

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。