M3A：Web搜索中的模型、元模型与异常检测
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2016-06-21 v1
摘要
“Alice”连续三小时每五分钟提交一次Web搜索——这正常吗？如何检测Alice及其他用户中的异常搜索行为？Alice（或其他用户）的搜索行为中是否存在某种独特模式？我们研究了可能是最大规模的公开查询日志，其中包含来自60万用户的超过3000万条查询。在本文中，我们提出了一种新颖的用户级与群组级框架：M3A（模型、元模型与异常检测）。对于每个用户，我们发现并解释了命中查询（带有用户点击的查询）到达间隔时间（IAT）的一种令人惊讶的双峰分布模式。具体而言，我们提出了Camel-Log模型来描述这种IAT分布；随后我们注意到其参数在群组层面的相关性。因此，我们进一步提出了元模型Meta-Click，以捕捉并解释参数的二维重尾分布。结合Camel-Log和Meta-Click，所提出的M3A具有以下优势：(1)对边际IAT分布的精确建模，(2)定量解释，以及(3)异常检测。
引用
@article{arxiv.1606.05978,
title = {M3A: Model, MetaModel, and Anomaly Detection in Web Searches},
author = {Da-Cheng Juan and Neil Shah and Mingyu Tang and Zhiliang Qian and Diana Marculescu and Christos Faloutsos},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.05978},
year = {2016}
}
备注
10 pages, 10 figures, 3 tables