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2021-10-05 21:40:25
2021-10-08
近日，由華南農(nóng)業(yè)大學(xué),、中山大學(xué),、華南師范大學(xué)合作的論文Hybrid-Order Anomaly Detection on Attributed Networks被CCF A類期刊IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE）正式錄用。這是三所高校組成的聯(lián)合研究團隊一年多以來,，共同取得的又一個重要成果,。
針對屬性網(wǎng)絡(luò)異常檢測問題中，僅檢測異常節(jié)點而忽略了異常子圖的檢測,，該文首次定義了一個新的屬性網(wǎng)絡(luò)異常檢測問題,，稱為混合階異常檢測,；提出了一個新的深度學(xué)習(xí)模型——混合階圖注意力網(wǎng)絡(luò)（HO-GAT），它可以同時檢測異常節(jié)點和異常模體實例,。
在實驗驗證階段,，使用了真實數(shù)據(jù)集Scholat、AMiner,、WebKB三個數(shù)據(jù)集,。Scholat數(shù)據(jù)集來自學(xué)術(shù)社交網(wǎng)站學(xué)者網(wǎng)，學(xué)者為節(jié)點,，兩個學(xué)者之間的消息交互為邊,。利用PCA方法對相關(guān)學(xué)者的個人簡介進行學(xué)者節(jié)點的屬性向量表示。經(jīng)過預(yù)處理和子集選擇,，Scholat數(shù)據(jù)集包含2022個節(jié)點,、2500條邊和329個三角型模體實例。
論文鏈接：https://doi.org/10.1109/tkde.2021.3117842
數(shù)據(jù)下載鏈接：http://htcdzsw999.com/research/opendata/
學(xué)者網(wǎng)SCHOLAT（https://www.schoalt.com）是面向廣大學(xué)生和科研人員的學(xué)術(shù)社交網(wǎng)絡(luò),，主要提供個人主頁,、 學(xué)術(shù)資訊、團隊平臺,、課程平臺,、學(xué)者日歷等功能和服務(wù)。學(xué)者網(wǎng)自2009年正式上線以來,，已經(jīng)積累了海量的用戶社交和行為數(shù)據(jù),，截止目前，包括近20萬注冊用戶,、覆蓋了包括985,、211在內(nèi)的多家單位和機構(gòu)，服務(wù)了34萬學(xué)生人次,、上億條學(xué)者關(guān)系和用戶行為日志,。基于學(xué)者網(wǎng)大數(shù)據(jù),，可以進行社會網(wǎng)絡(luò)分析,、知識圖譜、個性化推薦,、用戶行為分析等研究,。同時，學(xué)者網(wǎng)也提供更加豐富的SCHOLAT+服務(wù),，包括高校學(xué)院教師主頁,、學(xué)術(shù)會議管理平臺、學(xué)者百科等系統(tǒng)，正在形成SCHOLAT生態(tài),。同時依托學(xué)者網(wǎng)開放數(shù)據(jù)接口服務(wù),，為用戶和系統(tǒng)管理人員提供更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。
學(xué)者網(wǎng)作為一個新興的垂直領(lǐng)域的社交網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),，正逐漸推出和提供各種大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)集供學(xué)者和研究人員進行相關(guān)研究,，包括學(xué)者社區(qū)分析和挖掘、鏈路預(yù)測,、屬性網(wǎng)絡(luò)異常檢測等,。
