[WSDM2021]用于边缘流异常检测的频率因子分解

边缘流通常用于捕获动态网络中的交互，如电子邮件、社交或计算机网络。边缘流异常或罕见事件的检测问题有着广泛的应用。然而，由于缺乏标签，交互的高度动态特性，以及网络中时间和结构变化的纠缠，它提出了许多挑战。目前的方法在解决上述挑战和有效处理大量交互方面能力有限。在此，我们提出了一种检测边缘流异常的新方法- F-FADE，它使用一种新的频率因子分解技术来有效地模拟节点对间相互作用频率的时间演化分布。然后，根据观测到的每一次相互作用频率的可能性来确定异常。F-FADE能够在在线流媒体设置中处理时间和结构变化的各种异常，而只需要恒定的内存。我们在一个合成和六个真实世界动态网络上的实验表明，F-FADE达到了最先进的性能，可以检测出以前的方法无法发现的异常。

https://arxiv.org/pdf/2011.04723.pdf