文献

J-GLOBAL ID：202202263045865511   整理番号：22A0488667

進化ネットワークにおける異常発見のための高速コミュニティベースアプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Fast Community-based Approach for Discovering Anomalies in Evolutionary Networks

著者 (3件)： Ghoshal Arnab Kumar (Asutosh College,Department of Computer Science,Kolkata,India) ,  Das Nabanita (Indian Statistical Institute,Advanced Computing and Microelectronics Unit,Kolkata,India) ,  Das Soham (Microsoft Corporation,Redmond,WA,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： COMSNETS  ページ： 455-463  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ソーシャルネットワーク,生物学的ネットワーク,引用ネットワークなどの多くの実生活ネットワークが,自然により時間的に進化している。一般に,発展は時間とともに徐々に起こる。しかし,時々,ノードは,リアルタイムで検出および報告された異常な挙動を示す可能性がある。本研究では,進化ネットワークにおける異常検出のために,ネットワークトポロジーを考慮して,行動ベースアプローチを追跡した。ネットワークを加重グラフの時間ストリームとして表現し,そこではエッジ重みが動作の周波数または電力に立っている。異常スコアの新しい定義を,その動作履歴に基づくノードのために導入した。探索空間を減らすために,グラフのコミュニティ構造を利用した。多重コミュニティメンバーシップを持つノードだけが,重複コミュニティ構造を有する時間発展ネットワークにおける異常を検出するのに十分であることを示した。著者らの知る限り,これは異常事象を含むグラフスナップショットを同定するための進化ネットワークの重複コミュニティ構造を利用する最初の研究である。合成および実世界進化ネットワークに関する実験的研究は,提案技法が最先端のアルゴリズムと比較してF-Scoreにおいてほぼ16%の改善を達成することを示した。さらに,提案技法の並列実装は,進化ネットワークにおける異常の実時間計算に適した約10の高速化をもたらした。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  電力 ,  *ネットワーク ,  多重化 ,  高速化 ,  時間発展
準シソーラス用語： ネットワークトポロジー ,  社会的ネットワーク ,  スナップショット ,  異常検出 ,  並列実装 ,  コミュニティ構造 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： 進化 ,  発見