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Detecting User Interaction Anomaly based on Social Network Graph Similarity

机译：基于社交网络图相似度的用户交互异常检测

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Anomaly detection is one critical issue of analyzing the user interaction behaviors in social networks. This paper presents a method of detecting user interaction anomaly based on graph similarity. In the algorithm, we first establish a social network gra

机译：异常检测是分析社交网络中用户交互行为的关键问题之一。本文提出了一种基于图相似度的用户交互异常检测方法。在算法中，我们首先建立一个社交网络

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来源
《IEEE International Conference on Electronics Information and Emergency Communication 》|2020年|131-136|共6页
会议地点
作者
Guanghua Jin; Zhi Chen; Jing Zhang; Wenjing Yue;
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会议组织
原文格式 PDF
正文语种
中图分类
关键词
Social network services; Matrix decomposition; Feature extraction; Clustering algorithms; Anomaly detection; Partitioning algorithms; Telecommunications;

机译：社交网络服务;矩阵分解;特征提取;聚类算法;异常检测;分区算法;电信;

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