一种增量并行式动态图异常检测算法

作者：韩涛; 兰雨晴; 肖利民; 刘艳芳异常检测增量并行滑动窗口

摘要：图结构异常检测可以发现金融欺诈行为、网络入侵和可疑的社交行为。针对当前检测图异常算法的计算复杂度高、不能处理大规模动态图的缺点，研究并提出了一种增量并行式的算法以便更有效地发现和检测大规模动态图中的异常。该算法使用时间滑动窗口对图进行划分，在初始化阶段选取Ⅳ个子图，使用最小描述长度（MDL）原理并行检测正常模式和异常模式，并行迭代地检测其他子图中的正常结构和异常结构。在多个大规模图数据集上的实验结果表明，检测动态图结构异常准确率达到96％，召回率达到85％，运行时间减少了一个数量级。同时还讨论了滑动窗口大小和并行数量对算法运行时间的影响。

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