Tilldelade nät är omfattande inom olika områden, allt från sociala nätverk, genreglerande nätverk till finansiella transaktionsnät. Denna typ av rik nätverk representation innebär utmaningar för anomali upptäckt på grund av heterogeniteten av två data representationer. En stor majoritet av befintliga algoritmer antar vissa egenskaper av anomalier ges en tidigare. Eftersom olika typer av anomalier i verkligheten tillskrivs nätverk samexisterar, antagandet att förhandskunskap om anomalier är tillgänglig inte innehar. I detta dokument undersöker vi problemet med att upptäcka anomalier i tilldelade nätverk i allmänhet utifrån ett analysperspektiv som har visat sig vara effektivt när det gäller traditionella problem med att upptäcka anomalier. Det är dock en icke-trivial uppgift i tilldelade nätverk eftersom interaktioner mellan instanser komplicerar restmodelleringsprocessen. Metodiskt föreslår vi en inlärningsram för att karakterisera resterna av attributinformation och dess samstämmighet med nätverksinformation för att upptäcka avvikelser. Genom att lära oss och analysera resterna upptäcker vi anomalier vars beteende skiljer sig från majoriteten. Experiment om verkliga datamängder visar hur effektiv och generell den föreslagna ramen är.
I RADAR REF ) föreslås en inlärningsram för att identifiera avvikelser via resterande analys för att undersöka överensstämmelsen mellan attributinformation och nätverksinformation.
Radar: residual analysis for anomaly detection in attributed networks
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}