[发明专利]一种用于社会网络节点异常演化行为检测与评估方法

摘要

本发明涉及一种用于社会网络节点异常演化行为检测与评估方法，并给出了边缘生成和删除的设计指标，以评估一种关联预测算法的演化机制。此外，我们还提出了一种NEB向量来描述NEB的特征，并通过对不同时期内NEB向量之间的差异进行定量分析，从而发现了AEBN。此外，考虑到AEBN作为一种社会网络结构的扰动，提出了一种扰动指数量化AEBN客观上的社会网络结构的影响。用大量的实验涉及八个不同的现实世界中的社会网络的先进方法的比较结果表明，我们提出的方法可以有效地检测AEBN和合理评估其效果。

主权项

一种用于社会网络节点异常演化行为检测与评估方法，其特征在于，包含以下步骤：步骤1：基于边缘生成和删除指标，评估一种新的演化机制，并通过关联预测算法来适应演化机制；摘要基于不同的链路预测算法，并基于演化行为向量，通过对不同时期内演化行为向量之间的差异进行量化，从而对其进行了检测；步骤2：将目标节点的异常行为视为一个给定社交网络的邻接矩阵的扰动；摘要根据生成和迁移过程中目标的节点的异常行为的性能，通过对相邻矩阵的扰动和特征向量特征值的观察变化，对目标节点的异常行为的影响进行评估；最后根据一阶矩阵摄动得到微扰指数来量化目标的影响。