数据库顶刊TKDE发表论文应用SCHOLAT实验数据集
来源: 汤庸/
华南师范大学
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2021-10-10

     近日,由华南农业大学、中山大学、华南师范大学合作的论文“Hybrid-Order Anomaly Detection on Attributed Networks”被数据库领域顶刊(CCF A类)TKDE(IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering)正式录用在线发表,汤庸为共同通讯作者。该研究团队由Scholat创始人汤庸和中山大学王昌栋联合组建。该论文是团队组建一年多以来共同取得的又一个重要成果。

     针对属性网络异常检测问题中,仅检测异常节点而忽略了异常子图的检测,该文首次定义了一个新的属性网络异常检测问题,称为混合阶异常检测;提出了一个新的深度学习模型——混合阶图注意力网络(HO-GAT),它可以同时检测异常节点和异常模体实例。

     在实验验证阶段,使用了真实数据集ScholatAMinerWebKB三个数据集。Scholat数据集来自学术社交网站学者网,学者为节点,两个学者之间的消息交互为边。利用PCA方法对相关学者的个人简介进行学者节点的属性向量表示。经过预处理和子集选择,Scholat数据集包含2022个节点、2500条边和329个三角型模体实例。

论文链接地址:https://doi.org/10.1109/tkde.2021.3117842

https://www.scholat.com/portalPaperInfo.html?paperID=49291&Entry=changdongwang

数据下载地址:https://www.scholat.com/research/opendata/

 

背景知识

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