Abstract-Bipartite grafer kan modellera många verkliga applikationer, inklusive användare-rating-produkter på online marknadsplatser, användare-klick-webbsidor på World Wide Web och användarerefer-användare i sociala nätverk. I dessa grafer, anomaliteten av noder i en partit beror ofta på den av deras anslutna noder i den andra partiten. Tidigare studier har visat att detta beroende kan vara positivt (onormaliteten av en nod i en partit ökar eller minskar tillsammans med den av dess anslutna noder i den andra parten) eller negativt (onormaliteten av en nod i en partit stiger eller faller i motsatt riktning till den av dess anslutna noder i den andra parten). I detta dokument förenar vi både positiva och negativa ömsesidiga beroendeförhållanden i ett oövervakat ramverk för att upptäcka onormala noder i bipartitdiagram. Detta är det första arbetet som integrerar både ömsesidiga beroendeprinciper för att modellera den fullständiga uppsättningen av avvikande beteenden av noder som inte kan identifieras av någondera principen ensam. Vi formulerar våra principer och utformar en iterativ algoritm för att samtidigt beräkna anomalien poäng av noder i båda partiterna. Dessutom, vi matematiskt bevisa att rangordningen av noder genom anomali poäng i varje partit konvergerar. Vårt ramverk granskas på syntetiska grafer och resultaten visar att vår modell överträffar befintliga modeller med endast positiva eller negativa ömsesidiga beroendeprinciper. Vi tillämpar också vårt ramverk för två verkliga dataset: Goodreads som en användarrankning-bok inställning och Buzzcity som en användare-klickadvertisement inställning. Resultaten visar att vår metod kan upptäcka misstänkta skräppostanvändare och spammade böcker i Goodreads och uppnå högre precision när det gäller att identifiera bedrägliga reklamförlag än befintliga metoder.
I REF presenterade författarna ett oövervakat ramverk för att upptäcka avvikande noder i bipartitdiagram.
Detecting Anomalies in Bipartite Graphs with Mutual Dependency Principles
{'venue': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'journal': '2012 IEEE 12th International Conference on Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}