Eftersom ett heterogent nätverk, med noder av olika typer - t.ex., produkter, användare och säljare från en online rekommendation webbplats som Amazon - och etiketter för några noder ('hedest','misstänkt', etc), kan vi hitta en stängd formel för Belief Propagation (BP), exakt eller ungefärlig? Kan vi säga om den kommer att konvergera? BP, traditionellt en inference-algoritm för grafiska modeller, utnyttjar så kallade "nätverkseekter" för att utföra grafklassificeringsuppgifter när etiketter för en delmängd av noder tillhandahålls, och det har varit framgångsrikt i många miljöer som bedräglig enhet upptäckt i online-återförsäljare och klassificering i sociala nätverk. Den har dock ingen sluten form och ger inte heller några allmänna konvergensgarantier. Vi föreslår ZooBP, en metod för att utföra snabb BP på oriktade heterogena grafer med bevisbara konvergensgarantier. ZooBP har följande fördelar: (1) Allmänhet: Det fungerar på heterogena grafer med flera typer av noder och kanter; (2) Stängd form lösning: ZooBP ger en sluten lösning samt konvergens garantier; (3) skalbarhet: ZooBP är linjär på grafens storlek och är upp till 600 till snabbare än BP, kör på grafer med 3,3 miljoner kanter på några sekunder. (4) Effektivitet: Tillämpas på verkliga data (ett Flipkart e-handelsnätverk med användare, produkter och säljare), ZooBP identifierar bedrägliga användare med en nästan perfekt precision på 92,3 % över de 300 bästa resultaten.
Dessutom, Eswaran et al. I REF föreslogs att ZooBP skulle utföra heterogena diagram med flera typer av enheter och relationer.
ZooBP: Belief Propagation for Heterogeneous Networks
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}