論文の概要: A Deep Learning Framework for Evaluating Dynamic Network Generative Models and Anomaly Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11901v2
• Date: Thu, 25 Sep 2025 09:19:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 20:58:12.421376
• Title: A Deep Learning Framework for Evaluating Dynamic Network Generative Models and Anomaly Detection
• Title（参考訳）: 動的ネットワーク生成モデルの評価と異常検出のためのディープラーニングフレームワーク
• Authors: Alireza Rashnu, Sadegh Aliakbary,
• Abstract要約: 本稿では,DGSP-GCN(グラフ畳み込みネットワークに基づく動的グラフ類似度予測)を提案する。 グラフ畳み込みネットワークと動的グラフ信号処理技術を統合し、生成モデルを評価し、動的ネットワークの異常を検出する統一的なソリューションを提供する。 WikiMath、Chickenpox、PedalMe、MontevideoBus、MetraLaの5つの実世界のデータセットでテストされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding dynamic systems like disease outbreaks, social influence, and information diffusion requires effective modeling of complex networks. Traditional evaluation methods for static networks often fall short when applied to temporal networks. This paper introduces DGSP-GCN (Dynamic Graph Similarity Prediction based on Graph Convolutional Network), a deep learning-based framework that integrates graph convolutional networks with dynamic graph signal processing techniques to provide a unified solution for evaluating generative models and detecting anomalies in dynamic networks. DGSP-GCN assesses how well a generated network snapshot matches the expected temporal evolution, incorporating an attention mechanism to improve embedding quality and capture dynamic structural changes. The approach was tested on five real-world datasets: WikiMath, Chickenpox, PedalMe, MontevideoBus, and MetraLa. Results show that DGSP-GCN outperforms baseline methods, such as time series regression and random similarity assignment, achieving the lowest error rates (MSE of 0.0645, MAE of 0.1781, RMSE of 0.2507). These findings highlight DGSP-GCN's effectiveness in evaluating and detecting anomalies in dynamic networks, offering valuable insights for network evolution and anomaly detection research.
• Abstract（参考訳）: 病気の発生、社会的影響、情報拡散などの動的システムを理解するには、複雑なネットワークを効果的にモデル化する必要がある。 静的ネットワークの従来の評価手法は、時間的ネットワークに適用した場合にしばしば不足する。 本稿では,グラフ畳み込みネットワークと動的グラフ信号処理技術を統合するディープラーニングフレームワークであるDGSP-GCN(Dynamic Graph similarity Prediction based on Graph Convolutional Network)を紹介する。 DGSP-GCNは、生成されたネットワークスナップショットが期待する時間的進化とどの程度うまく一致しているかを評価し、埋め込み品質を改善し、動的構造変化を捉えるための注意機構を組み込んだ。 アプローチは、WikiMath、Chickenpox、PedalMe、MontevideoBus、MetraLaの5つの実世界のデータセットでテストされた。 その結果、DGSP-GCNは、時系列回帰やランダム類似性割当などのベースライン法よりも優れており、誤り率が最も低い(MSEは0.0645、MAEは0.1781、RMSEは0.2507)。 これらの結果は、DGSP-GCNが動的ネットワークにおける異常を評価・検出し、ネットワークの進化と異常検出研究に有用な洞察を与えていることを示している。

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