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公开(公告)号:CN109753797B
公开(公告)日:2020-11-03
申请号:CN201811503421.0
申请日:2018-12-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明涉及一种针对流式图的密集子图检测方法和系统,包括:持续从社交网络获取三元组,该三元组由用户、对象和时间戳组成,以该三元组作为流式图建模为行增广矩阵;用滑动窗口访问行增广矩阵,并对每个窗口内的行增广矩阵进行奇异值分解,得到奇异矩阵,获取奇异矩阵的奇异向量对,根据向量阈值对该奇异向量对进行筛选,得到候选密集块及其密度;通过对候选密集块利用已有方法进一步进行密集子块筛选;最终密集块的用户为检测的异常用户、其中的目标物为检测的异常目标。本发明根据增广矩阵和滑动窗口对流式图建模,每次只存储一个步长的数据,每次检测一个窗口的数据,性能优于每插入一条新数据都要更新密集块的流式算法。
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公开(公告)号:CN109753797A
公开(公告)日:2019-05-14
申请号:CN201811503421.0
申请日:2018-12-10
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
IPC: G06F21/56
Abstract: 本发明涉及一种针对流式图的密集子图检测方法和系统,包括:持续从社交网络获取三元组,该三元组由用户、对象和时间戳组成,以该三元组作为流式图建模为行增广矩阵;用滑动窗口访问行增广矩阵,并对每个窗口内的行增广矩阵进行奇异值分解,得到奇异矩阵,获取奇异矩阵的奇异向量对,根据向量阈值对该奇异向量对进行筛选,得到候选密集块及其密度;通过对候选密集块利用已有方法进一步进行密集子块筛选;最终密集块的用户为检测的异常用户、其中的目标物为检测的异常目标。本发明根据增广矩阵和滑动窗口对流式图建模,每次只存储一个步长的数据,每次检测一个窗口的数据,性能优于每插入一条新数据都要更新密集块的流式算法。
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