グラフの時系列における異常検出のための多重ネットワーク埋込み【JST機械翻訳】

Chen Guodong; Arroyo Jesus; Athreya Avanti; Cape Joshua; Vogelstein Joshua T.; Park Youngser; White Chris; Larson Jonathan; Yang Weiwei; Priebe Carey E.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202205734138296 整理番号：22P0184051

グラフの時系列における異常検出のための多重ネットワーク埋込み【JST機械翻訳】

Multiple Network Embedding for Anomaly Detection in Time Series of Graphs

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発行年： 2020年08月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2024年07月15日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文は,グラフの時系列における異常検出のグラフ信号処理問題を考察した。筆者らは2つの関連した相補的推論タスク:時系列内の異常グラフの検出及び時間的異常頂点の検出,を調べた。筆者らはジョイントグラフ推論,特に多重隣接スペクトル埋込み(MASE)に対する統計的に原理化された手法の適応を介してこれらのタスクにアプローチした。筆者らは筆者らの手法が筆者らの推論タスクに対して効果的である事を示した。さらに,検出可能な異常の根底にある性質に関して,この方法の性能を評価した。さらに,この方法の理論的正当性とその利用への洞察を与えた。Enronコミュニケーショングラフ,大規模な商用検索エンジンのグラフ時系列,およびDrosophilaの幼虫のコネクトームデータに適用して,著者らのアプローチは,それらの適用性を実証し,大きな程度の変化を超えた異常な頂点を同定した。【JST機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

グラフ理論基礎 , 信号理論 , データ保護

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