Abstract-Ett antal tillämpningar i sociala nätverk, telekommunikation och mobil databehandling skapar massiva strömmar av grafer. I många sådana applikationer är det användbart att upptäcka strukturella avvikelser som skiljer sig från det "typiska" beteendet hos det underliggande nätverket. I detta dokument kommer vi att ge de första resultaten när det gäller problemet med upptäckt av strukturella avvikelser i massiva nätflöden. Sådana problem är till sin natur utmanande, eftersom problemet med avvikande upptäckt är särskilt utmanande på grund av den höga volymen av den underliggande nätverksströmmen. Strömscenariot ökar också beräkningsutmaningarna för tillvägagångssättet. Vi använder en strukturell konnektivitetsmodell för att definiera avvikelser i grafströmmar. För att hantera det glesa problemet med massiva nätverk delar vi dynamiskt upp nätverket för att konstruera statistiskt robusta modeller av konnektivitetsbeteendet. Vi utformar en reservoar provtagningsmetod för att upprätthålla strukturella sammanfattningar av det underliggande nätverket. Dessa strukturella sammanfattningar är utformade för att skapa robusta, dynamiska och effektiva modeller för avvikande detektering i grafströmmar. Vi presenterar experimentella resultat som illustrerar effektiviteten och effektiviteten i vår strategi.
Aggarwal m.fl. I REF föreslogs att man skulle använda kantprovtagning för att upprätthålla strukturella egenskaper och upptäcka avvikelser i grafströmmar.
Outlier detection in graph streams
{'venue': '2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering', 'journal': '2011 IEEE 27th International Conference on Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}