HGsuspector: Scalable Collective Fraud Detection in Heterogeneous Graphs

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HGsuspector:可扩展的集体欺诈检测异构图

论文核心思想:

      (1)将定向异构图分解为一组二分图

      (2)在每个连接得二分图上定义一个度量,并计算它的得分,它融合了结构信息和事件概率。

论文的步骤:

      (1)论述可简化异构图的可行性

      (2)提出了连接二分图的度量标准

      (3)提出了密度函数p(i, j)用于增强对于检验子图的能力,并且列出了几个边缘密度函数,对于每个边缘密度函数,它对应于欺诈模式检测到的具体的问题域

      (4)HGsuspector具有非常高的效率,可以处理具有十亿个节点和边缘的大图,并可计算连通的二分图的分数。

论文写作路径:

      (1)陈述最近关于基于图的异常检测算法的工作

      (2)提出HGsuspector的算法

      (3)和其它的算法进行比较

      (4)对提出的算法进行总结并讨论一些相关的工作

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