无处遁形：张量中欺诈实体的捕获
数据结构与算法
2019-02-26 v5 密码学与安全
社会与信息网络
摘要
许多方法侧重于检测多模态数据张量中的稠密块，以防止欺诈实体（如账户、链接）进行转发刷量、标签劫持、链接广告等。然而，如果稠密块仅在张量的部分维度上呈现高密度，现有方法均无法有效找到该稠密块。本文通过将张量建模为不丢失任何密度信息的加权图，新颖地将稠密块检测与稠密子图挖掘相对应。基于该加权图（我们称之为信息共享图，ISG），我们提出一种查找多个最稠密子图的算法 D-Spot，其速度更快（比最先进算法快至多 11 倍）且可并行计算。在 N 维张量中，ISG+D-Spot 所发现的实体组在密度方面至少达到最优值的 1/2，而竞争方法仅能保证 1/N。我们使用九个数据集证明，就欺诈检测的准确性而言，ISG+D-Spot 成为新的最先进稠密块检测方法。
引用
@article{arxiv.1810.06230,
title = {No Place to Hide: Catching Fraudulent Entities in Tensors},
author = {Yikun Ban and Xin Liu and Yitao Duan and Xue Liu and Wei Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.06230},
year = {2019}
}
备注
Proceedings of the 2019 World Wide Web Conference (WWW '19), May 13--17, 2019, San Francisco, CA, USA