融合节点属性与结构信息的子空间异常社区检测方法

摘要

结合社区中的节点属性与结构信息,提出一种子空间异常社区检测方法.在待检测社区集合中,设计基于属性平均距离的子空间求解策略、基于负熵加权的子空间推断策略及子空间融合求解策略,挖掘每个社区的属性权重子空间,并根据社区结构关系定义社区质量评估模型量化社区质量分数,从而获得质量分数较低的异常社区集合.实验结果表明,该方法可以准确地发现异常社区,并且在人工网络和真实网络数据集上相比AMEN、SODA等检测方法具有更好的鲁棒性和可扩展性.