Traditionell anomali upptäckt på sociala medier fokuserar främst på enskilda punkt anomalier medan anomalier fenomen vanligtvis förekommer i grupper. Därför är det värdefullt att studera individers kollektiva beteende och upptäcka gruppavvikelser. Befintliga metoder för att upptäcka anomalier hos grupper bygger på antagandet att grupperna är kända, vilket knappast kan vara fallet i verkliga sociala medier. I denna artikel tar vi en generativ strategi genom att föreslå en hierarkisk Bayes modell: Group Latent Anomaly Detection (GLAD) modell. GLAD tar både parvis och punktvis data som ingång, automatiskt härleder grupperna och upptäcker gruppavvikelser samtidigt. För att ta hänsyn till de dynamiska egenskaperna hos data från sociala medier generaliserar vi ytterligare GLAD till dess dynamiska förlängning d-GLAD. Vi utför omfattande experiment för att utvärdera våra modeller på både syntetiska och verkliga datauppsättningar. De empiriska resultaten visar att vår strategi är effektiv och robust när det gäller att upptäcka latenta grupper och upptäcka gruppavvikelser.
Senast, Yu et al. I REF föreslogs en enhetlig hierarkisk Bayes-modell för att dra slutsatser om grupperna och upptäcka anomalier i gruppen samtidigt.
GLAD: Group Anomaly Detection in Social Media Analysis
{'venue': 'TKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}