I den verkliga världen kan olika system modelleras med hjälp av diagram över förhållandet mellan entitet och entitet. Med tanke på ett sådant diagram kan man vara intresserad av att identifiera misstänkta eller avvikande subgrafer. Specifikt, en användare kan vilja identifiera misstänkta subgrafer som matchar en frågemall. En subgraf kan definieras som avvikande baserat på konnektivitetsstruktur inom sig själv samt med dess grannskap. Till exempel för en co-authorship nätverk, med tanke på en subgraph som innehåller tre författare, en förväntar sig att alla tre författare att säga data mining författare. Dessutom förväntar man sig att grannskapet till största delen består av data mining författare. Men en treauthor clique av data mining författare med alla teori författare i grannskapet verkar helt klart intressant. På liknande sätt, att ha en av författarna i klicken som en teori författare när alla andra författare (både i klicken och grannskapet) är data mining författare, är också misstänksam. Förekomsten av länkar med låg sannolikhet och avsaknaden av länkar med hög sannolikhet kan därför vara en bra indikator på subgraph outlierness. Sannolikheten för en kant kan i sin tur modelleras utifrån den viktade likheten mellan attributvärdena för noderna kopplade till kanten. Vi hävdar att attributet vikter måste läras in lokalt för korrekta länk existens sannolikhetsberäkningar. I detta papper, vi utformar ett system som finner subgraph outliers ges en graf och en fråga genom att modellera problemet som en linjär optimering. Experimentella resultat på flera syntetiska och verkliga datauppsättningar visar hur effektivt det föreslagna tillvägagångssättet är när det gäller att beräkna intressanta avvikelser.
REF identifierar subgrafer som matchar en frågemall och har en onormal konnektivitetsstruktur.
Local Learning for Mining Outlier Subgraphs from Network Datasets.
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}