Länkade eller nätverksanslutna data är allmänt förekommande i många tillämpningar. Exempel är webbdata eller hypertextdokument kopplade via hyperlänkar, sociala nätverk eller användarprofiler anslutna via vänlänkar, medförfattare och citeringsinformation, bloggdata, filmrecensioner och så vidare. I dessa dataset (så kallade "informationsnätverk") bildar närbesläktade objekt som delar samma egenskaper eller intressen en gemenskap. Till exempel, en gemenskap i bloggsfären kan vara användare mest intresserade av recensioner mobil telefon och nyheter. Outlier upptäckt i informationsnätverk kan avslöja viktiga avvikande och intressanta beteenden som inte är uppenbara om community information ignoreras. Ett exempel kan vara en låginkomsttagare som är vän med många rika människor, även om hans inkomst inte är minimalt låg när han betraktas över hela befolkningen. I detta dokument introduceras först begreppet "community outliers" (intressanta punkter eller stigande stjärnor för en mer positiv känsla), och sedan visar att välkända baslinjestrategier utan att ta hänsyn till länkar eller gemenskapsinformation inte kan hitta dessa "community outliers". Vi föreslår en effektiv lösning genom att modellera nätverksdata som en blandningsmodell bestående av flera normala samhällen och en uppsättning slumpmässigt genererade avvikelser. Den probabilistiska modellen karakteriserar både data och länkar samtidigt genom att definiera deras gemensamma distribution baserad på dolda Markov slumpmässiga fält (HMRF). Maximering av datasannolikheten och den bakre delen av modellen ger lösningen på problemet med avvikande inferens. Vi tillämpar modellen på båda
CODA REF ) är en communitybaserad algoritm som använder dolda Markov Random Fields för att karakterisera både data och länkar samtidigt vända avvikelse upptäckt i en inference problem.
On community outliers and their efficient detection in information networks
{'venue': "KDD '10", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}