Abstract-Gör användare från Carnegie Mellon University bildar sociala samhällen på Facebook? Har signalbehandlingsforskare från nära samarbete med varandra? Gör kinesiska restauranger på Manhattan kluster tillsammans? Dessa till synes olika problem har en gemensam struktur: ett attribut som kan lokaliseras på en graf. Med andra ord, noder som aktiveras av ett attribut bildar en subgraf som lätt kan separeras från andra noder. I detta dokument fokuserar vi på uppgiften att upptäcka lokala attribut på en graf. Vi är särskilt intresserade av kategoriska attribut som attribut i sociala nätverk online, betyg i rekommendationssystem och virus i cyberfysiska system eftersom de används i många tillämpningar för datautvinning. För att lösa uppgiften formulerar vi ett statistiskt hypotestestproblem för att avgöra om ett visst attribut är lokaliserat eller inte. Vi föreslår två statistik: graf våget statistik och graf scan statistik, som båda är bevisligen effektiva för att upptäcka lokaliserade attribut. Vi validerar robustheten i den föreslagna statistiken om både simulerade data och två verkliga tillämpningar: hög detektering av luftföroreningar och rankning av nyckelord i ett samförfattarnätverk som samlats in från IEEE Xplore. Experimentella resultat visar att den föreslagna grafen wavelet statistik och graf scan statistik är effektiva och effektiva.
Till exempel, ges en graf där hörn förstärks med Booleska attribut, REF ) studera problemet med att upptäcka lokala attribut.
Detecting Localized Categorical Attributes on Graphs
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}