QANet：基于张量分解的异质信息网络中查询式异常检测方法
社会与信息网络
2018-10-22 v1 信息检索
摘要
复杂网络现已成为现代信息基础设施的组成部分。本文提出一种以用户为中心的方法，用于检测异质信息网络中的异常，其中节点和/或边可能来自不同类型。在所提出的异常检测方法中，用户直接与系统交互，可通过查询检测异常实体。我们的方法基于张量分解和聚类方法。我们还提出了一种网络生成模型来构建合成异质信息网络，以测试所提方法的性能。所提异常检测方法在合成网络和真实网络中与最先进的方法进行了比较。实验结果表明，所提出的基于张量的方法明显优于现有的异常检测方法。
引用
@article{arxiv.1810.08382,
title = {QANet: Tensor Decomposition Approach for Query-based Anomaly Detection in Heterogeneous Information Networks},
author = {Vahid Ranjbar and Mostafa Salehi and Pegah Jandaghi and Mahdi Jalili},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.08382},
year = {2018}
}