移动社交网络异常签到在线检测算法

• 作者: 于彦伟 刘兆伟 宋鹏 赵冠哲 齐建鹏
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 移动社交网络 异常检测 签到位置 基于距离的异常 好友圈 签到状态 邻居搜索 时间触发检测
• 年，卷（期）: 2017,（5）
• 页码范围: 752-759
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7186字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201706027

摘要

随着智能手机、Pad等智能移动设备的广泛普及,移动社交网络的应用得到了快速发展.本文针对移动社交网络中用户异常签到位置检测问题,提出了一类基于用户移动行为特征的异常签到在线检测方法.首先,在基于距离的异常模型基础上,提出了基于历史位置(H-Outlier)和基于好友圈(F-Outlier)两种异常签到模型;然后,针对H-Outlier提出了一种优化的检测算法H-Opt,利用所提的签到状态模型与优化的邻居搜索机制降低检测时间;针对F-Outlier提出了一种基于触发的优化检测算法F-Opt,将连续的在线异常检测转化成了基于触发的异常检测方式;最后,在真实的移动社交网络用户签到数据集上,验证了所提算法的有效性.实验结果显示,F-Opt显著降低了H-Opt的异常检测错误率;同时,相比于LUE算法,F-Opt和H-Opt的效率分别平均提升了2.34倍和2.45倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘兆伟	烟台大学计算机与控制工程学院	11	12	3.0	3.0
2	宋鹏	烟台大学计算机与控制工程学院	12	42	4.0	6.0
3	赵冠哲	烟台大学计算机与控制工程学院	1	4	1.0	1.0
4	齐建鹏	烟台大学计算机与控制工程学院	5	18	3.0	4.0
5	于彦伟	烟台大学计算机与控制工程学院	8	35	4.0	5.0