論文の概要: Unveiling Anomalous Edges and Nominal Connectivity of Attributed Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08637v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 20:00:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-20 13:38:28.269431
• Title: Unveiling Anomalous Edges and Nominal Connectivity of Attributed Networks
• Title（参考訳）: 分散ネットワークの異常エッジとノード接続性
• Authors: Konstantinos D. Polyzos, Costas Mavromatis, Vassilis N. Ioannidis, and Georgios B. Giannakis
• Abstract要約: 本研究では、相補的な強さを持つ2つの異なる定式化を用いて、属性グラフの異常なエッジを明らかにする。 まず、グラフデータマトリックスを低ランクとスパースコンポーネントに分解することで、パフォーマンスを著しく向上させる。 第2は、乱れのないグラフを頑健に復元することにより、第1のスコープを広げ、異常識別性能を高める。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.56901624204265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Uncovering anomalies in attributed networks has recently gained popularity due to its importance in unveiling outliers and flagging adversarial behavior in a gamut of data and network science applications including {the Internet of Things (IoT)}, finance, security, to list a few. The present work deals with uncovering anomalous edges in attributed graphs using two distinct formulations with complementary strengths, which can be easily distributed, and hence efficient. The first relies on decomposing the graph data matrix into low rank plus sparse components to markedly improve performance. The second broadens the scope of the first by performing robust recovery of the unperturbed graph, which enhances the anomaly identification performance. The novel methods not only capture anomalous edges linking nodes of different communities, but also spurious connections between any two nodes with different features. Experiments conducted on real and synthetic data corroborate the effectiveness of both methods in the anomaly identification task.
• Abstract（参考訳）: 属性付きネットワークにおける異常の発見は、近ごろ人気を集めている。それは、データとネットワーク科学のアプリケーションに、‘IoT’(Internet of Things)、ファイナンス、セキュリティなど、さまざまな分野における、アウトレーヤの公開と敵の振る舞いのフラグ付けが重要であるためだ。 本研究は, 共役強度を持つ2つの異なる定式化を用いて, 属性グラフの異常エッジを明らかにすることを扱う。 まず、グラフデータマトリックスを低ランクとスパースコンポーネントに分解することで、パフォーマンスを著しく向上させる。 第2は、乱れのないグラフを頑健に復元することにより、第1のスコープを広げ、異常識別性能を高める。 新たな手法は,異なるコミュニティのノードをつなぐ異常なエッジをキャプチャするだけでなく,異なる特徴を持つ任意の2つのノード間のスプリアス接続もキャプチャする。 実データおよび合成データを用いた実験により,両手法の有効性が検証された。

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