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基于圖的社交網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)

基于圖的社交網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)

定　價(jià)：￥75.00

作　者： 成清，程光權(quán)，黃金才，劉忠 著
出版社： 國(guó)防工業(yè)出版社
叢編項(xiàng)：
標(biāo)　簽： 暫缺
ISBN： 9787118122466 出版時(shí)間： 2021-01-01 包裝： 平裝
開(kāi)本： 16開(kāi) 頁(yè)數(shù)： 130 字?jǐn)?shù)：  

內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)旨在探測(cè)出網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、節(jié)點(diǎn)行為是否發(fā)生顯著的變化，進(jìn)一步知道是哪些原因?qū)е铝水惓５陌l(fā)生，從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)和節(jié)點(diǎn)行為的預(yù)測(cè)?！痘趫D的社交網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)》從網(wǎng)絡(luò)的圖表示開(kāi)始，以社交網(wǎng)絡(luò)為研究對(duì)象，描述了網(wǎng)絡(luò)中異常節(jié)點(diǎn)檢測(cè)框架，主要從靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)和動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)兩個(gè)角度介紹了異常節(jié)點(diǎn)檢測(cè)的過(guò)程，介紹了基于特征的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)異常節(jié)點(diǎn)檢測(cè)方法；針對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的演化行為，重點(diǎn)介紹了基于隱變量的節(jié)點(diǎn)行為演化建模，及節(jié)點(diǎn)異常行為檢測(cè)的選擇性集成方法等。《基于圖的社交網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)》可供社交網(wǎng)絡(luò)分析、信息科學(xué)及相關(guān)研究領(lǐng)域研究人員和專業(yè)技術(shù)人員參考，也可作為研究生的教學(xué)用書，還可供對(duì)數(shù)據(jù)分析感興趣的開(kāi)發(fā)人員學(xué)習(xí)使用。

作者簡(jiǎn)介

暫缺《基于圖的社交網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)》作者簡(jiǎn)介

圖書目錄

第1章 概述
1．1 引言
1．2 社交網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)技術(shù)概況
1．2．1 社交網(wǎng)絡(luò)演化與異常檢測(cè)技術(shù)
1．2．2 社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)演化與異常檢測(cè)技術(shù)
1．2．3 異常檢測(cè)方法概述
1．3 小結(jié)
第2章 社交網(wǎng)絡(luò)演化和節(jié)點(diǎn)異常行為的概念
2．1 社交網(wǎng)絡(luò)演化基本概念
2．2 社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)行為的定義
2．3 社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)行為異常的定義
2．4 社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)異常行為檢測(cè)過(guò)程
2．5 小結(jié)
第3章 基于圖的社區(qū)發(fā)現(xiàn)與異常點(diǎn)探測(cè)
3．1 基于圖嵌入的社區(qū)發(fā)現(xiàn)與異常點(diǎn)檢測(cè)框架
3．2 圖嵌入概述
3．3 社區(qū)發(fā)現(xiàn)和異常點(diǎn)檢測(cè)
3．3．1 構(gòu)建密度順序樹(shù)
3．3．2 密度順序樹(shù)的劃分與異常點(diǎn)發(fā)現(xiàn)
3．3．3 社區(qū)數(shù)目的確定
3．4 算法應(yīng)用與分析
3．4．1 數(shù)據(jù)介紹
3．4．2 實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果分析
3．5 小結(jié)
第4章 基于動(dòng)態(tài)圖的社交網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)演化建模與異常檢測(cè)
4．1 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)行為異常檢測(cè)框架
4．2 基于ego網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)特征提取
4．3 動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)演化建模
4．4 節(jié)點(diǎn)行為異常檢測(cè)與演化可視化
4．4．1 基于異常排序的節(jié)點(diǎn)異常行為檢測(cè)集成方法
4．4．2 節(jié)點(diǎn)行為的可視化
4．5 算法應(yīng)用與分析
4．5．1 數(shù)據(jù)介紹
4．5．2 實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果分析
4．6 小結(jié)
第5章 基于異常偏好的節(jié)點(diǎn)行為異常檢測(cè)集成方法
5．1 基于先驗(yàn)知識(shí)的節(jié)點(diǎn)行為異常檢測(cè)問(wèn)題描述
5．2 先驗(yàn)庫(kù)的構(gòu)建
5．3 基于先驗(yàn)庫(kù)的異常偏好計(jì)算
5．4 基于異常偏好的異常檢測(cè)集成方法
5．5 算法應(yīng)用與分析
5．5．1 仿真數(shù)據(jù)介紹
5．5．2 實(shí)驗(yàn)方法與結(jié)果分析
5．6 小結(jié)
第6章 基于異常重構(gòu)的節(jié)點(diǎn)行為預(yù)測(cè)
6．1 問(wèn)題描述
6．2 異常數(shù)據(jù)的重構(gòu)
6．3 基于向量自回歸模型的節(jié)點(diǎn)行為預(yù)測(cè)
6．4 算法應(yīng)用與分析
6．5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
后記

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