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动态图的拉普拉斯变换点检测( Laplacian Change Point Detection for Dynamic Graphs )
S Huang Y Hitti G Rabusseau R Rabbany
动态和时态图是丰富的数据结构，用于建模实体之间随时间变化的复杂关系。特别是时态图中的异常检测对于网络系统中的入侵识别、生态系统扰动的检测和流行病爆发的检测等现实世界中的许多应用都是至关重要的。本文主要研究动态图中的变化点检测问题，并讨论了与此问题相关的两个主要问题：（1）如何跨时间比较图快照；（2）如何捕获时间依赖关系。为了解决上述问题，我们提出了Laplacian异常检测(LAD)方法，该方法利用图结构的Laplacian矩阵在每个快照处的谱来获得低维嵌入。LAD通过应用两个滑动窗口显式地建模短期和长期依赖关系。在合成实验中，LAD优于最先进的方法。我们还在三个真实的动态网络上评估我们的方法：UCI消息网络、美国参议院共同赞助网络和加拿大法案投票网络。在所有三个数据集中，我们演示了我们的方法可以根据显著的真实世界事件更有效地识别异常时间点。
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