論文の概要: Model Evaluation and Anomaly Detection in Temporal Complex Networks using Deep Learning Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11901v1
• Date: Sat, 15 Jun 2024 09:19:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-06-20 00:55:56.838901
• Title: Model Evaluation and Anomaly Detection in Temporal Complex Networks using Deep Learning Methods
• Title（参考訳）: 深層学習法を用いた時間複雑ネットワークのモデル評価と異常検出
• Authors: Alireza Rashnu, Sadegh Aliakbary,
• Abstract要約: 本稿では,時間的ネットワークモデルの結果評価の問題に対処するために,ディープラーニングに基づく自動アプローチを提案する。 評価法に加えて,提案手法は進化するネットワークにおける異常検出にも利用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling complex networks allows us to analyze the characteristics and discover the basic mechanisms governing phenomena such as disease outbreaks, information diffusion, transportation efficiency, social influence, and even human brain function. Consequently, various network generative models (called temporal network models) have been presented to model how the network topologies evolve dynamically over time. Temporal network models face the challenge of results evaluation because common evaluation methods are appropriate only for static networks. This paper proposes an automatic approach based on deep learning to handle this issue. In addition to an evaluation method, the proposed method can also be used for anomaly detection in evolving networks. The proposed method has been evaluated on five different datasets, and the evaluations show that it outperforms the alternative methods based on the error rate measure in different datasets.
• Abstract（参考訳）: 複雑なネットワークをモデル化することで、病気の発生、情報拡散、輸送効率、社会的影響、さらには人間の脳機能といった現象を規定する基本的なメカニズムを解析し、発見することができる。 その結果、時間とともにネットワークトポロジが動的に進化する様子をモデル化するために、様々なネットワーク生成モデル(時間的ネットワークモデルと呼ばれる)が提示された。 評価手法は静的ネットワークにのみ適するため,時間ネットワークモデルは結果評価の課題に直面している。 本稿では,この問題に対処するためのディープラーニングに基づく自動アプローチを提案する。 評価法に加えて,提案手法は進化するネットワークにおける異常検出にも利用できる。 提案手法は, 5つの異なるデータセットで評価され, 異なるデータセットにおける誤差率測定に基づいて, 代替手法よりも優れていることを示す。

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