Anomaly detektion är ett viktigt problem med flera tillämpningar, och därför har studerats i årtionden inom olika forskningsområden. För dynamiska nätverk finns det dock ingen omfattande undersökning som omfattar den mängd metoder som föreslås och deras skillnader samt de olika problem som de löser. Mot bakgrund av detta är den aktuella undersökningen inriktad på att upptäcka anomalier i tidsmässiga nätverk. De metoder som omfattas är indelade i fem kategorier baserat på deras tekniska tillvägagångssätt, och därefter uppdelade efter deras utdata, dvs. typ av anomalier de upptäcker-noder, kanter, subgrafer och händelser. Vissa av de metoder som diskuteras kan inte lätt placeras i en enda kategori, utnyttja flera metoder. I sådana fall har metoden klassificerats på grundval av den dominerande metod som använts. Vi täcker totalt 46 metoder: 9 baserade på samhällen, 2 på kompression, 15 på nedbrytning, 11 på avståndsmått och 9 probabilistiska baserade. Inom dessa kategorier lyfter vi fram likheter och skillnader som visar rikedomen hos olika tekniker som härrör från liknande konceptuella tillvägagångssätt.
Anomaly detektion i tidevolverande grafer kan ses över under följande kategorier (för undersökning, se REF ).
Anomaly detection in dynamic networks: a survey
{'venue': None, 'journal': 'Wiley Interdisciplinary Reviews: Computational Statistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}