Abstract-Modern applikationer som webbkunskap bas, nätverkstrafik övervakning och sociala nätverk online har gjort tillgängliga en aldrig tidigare skådad mängd nätverksdata med rika typer av interaktioner som bär flera attribut, till exempel, portnummer och tid tick i fallet med nätverkstrafik. Utformningen av algoritmer för att utnyttja denna strukturerade relation med förmågan att datorisera för att hjälpa forskare och praktiker att bättre förstå, utforska och navigera i detta informationsutrymme har blivit ett utmanande, om än givande, ämne inom analys av sociala nätverk och datautvinning. Den ständigt växande skalan och berikandet av nätverksdata kräver alltid högre effektivitet, robusthet och allmängiltighet där befintliga strategier med framgång på små, homogena nätdata sannolikt kommer att misslyckas. Vi introducerar MultiAspectForensics, ett praktiskt verktyg för att automatiskt upptäcka och visualisera nya subgraph mönster inom en lokal gemenskap av noder i ett heterogent nätverk, såsom en uppsättning hörn som bildar en tät bipartit graf vars kanter delar exakt samma uppsättning attribut. Vi tillämpar den föreslagna metoden på tre datauppsättningar från olika applikationsområden, presenterar empiriska resultat och diskuterar insikter som härletts från dessa mönster. Vår algoritm, som bygger på skalbara tensoranalysprocedurer, fångar upp spektralegenskaper hos nätverksdata och avslöjar informativa signaler för efterföljande domänspecifika studier och undersökningar, såsom misstänkta portscanningsaktiviteter i scenariot för cybersäkerhetsövervakning.
REF införde ett praktiskt verktyg för att automatiskt upptäcka och visualisera nya subgrafmönster inom en lokal gemenskap av noder i ett heterogent nätverk.
MultiAspectForensics: Pattern Mining on Large-Scale Heterogeneous Networks with Tensor Analysis
{'venue': '2011 International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'journal': '2011 International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}