Fugu-MT 論文翻訳(概要): Anomalous Edge Detection in Edge Exchangeable Social Network Models

論文の概要: Anomalous Edge Detection in Edge Exchangeable Social Network Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.12727v1
Date: Mon, 27 Sep 2021 00:02:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-09-28 15:20:30.873511
Title: Anomalous Edge Detection in Edge Exchangeable Social Network Models
Title（参考訳）: エッジ交換可能なソーシャルネットワークモデルにおける異常エッジ検出
Authors: Rui Luo, Buddhika Nettasinghe, Vikram Krishnamurthy
Abstract要約: 我々は、異常なエッジと正常なエッジを区別するための基準として、エッジ交換性を利用する。共形予測理論に基づく異常検知器を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.605382256630534
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper studies detecting anomalous edges in directed graphs that model social networks. We exploit edge exchangeability as a criterion for distinguishing anomalous edges from normal edges. Then we present an anomaly detector based on conformal prediction theory; this detector has a guaranteed upper bound for false positive rate. In numerical experiments, we show that the proposed algorithm achieves superior performance to baseline methods.
Abstract（参考訳）: 本稿では,ソーシャルネットワークをモデル化する有向グラフの異常エッジを検出する。我々は,異常エッジと正常エッジを区別するための基準としてエッジ交換可能性を利用する。次に、共形予測理論に基づく異常検出器を提案する。この検出器は偽陽性率の上限が保証されている。数値実験では,提案アルゴリズムはベースライン法よりも優れた性能を示す。

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