基於圖的異常檢測演算法——概述

阿新 • • 發佈：2019-01-09

正在調研基於圖的異常檢測演算法，先出個概述，後面再慢慢填坑

基於圖的異常檢測
給定一個圖資料庫，找到其中罕見不同於其他資料物件的點/邊/子結構
- 靜態圖的異常檢測
  - 普通靜態圖
    - 基於結構
      - 基於特徵：利用圖結構來提取特徵，比如節點度量、子圖中心性
      - 基於鄰近：量化圖中節點的緊密度來識別圖中結構的關聯性
    - 基於社群：定義為找到密集連線的近鄰組中跨社群連線的節點/邊
  - 屬性靜態圖
    - 基於結構：找到變形的子結構和子圖，比如連線性和屬性
    - 基於社群：在同一社群內找到與其他物件不同的異常值
    - 基於關係學習：將異常檢測轉化為分類問題
- 動態圖的異常檢測：主要是時間異常模式檢測
  - 基於特徵：類似的圖共享某些屬性，這些屬性就可以作為特徵，度量特徵之間的相似性
  - 基於分解：對時間演化圖進行矩陣或者張量分解，再選擇特徵
  - 基於社群：隨著時間的推移監控圖形社群或者叢集，發生結構或者上下文變化是報告異常，採用聚類或類似的方法
  - 基於視窗：將時間演化圖繫結到時間視窗，以發現輸入序列中的異常模式

基於圖的異常檢測演算法——概述

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