计算机工程

作者：赵琪琪, 马慧芳, 刘海姣, 贾俊杰

单位：1. 西北师范大学 计算机科学与工程学院, 兰州 730070;2. 桂林电子科技大学 广西可信软件重点实验室, 广西 桂林 541004

关键词：社区集合,属性信息,结构信息,异常社区检测,子空间,质量评估函数

基金：国家自然科学基金（61762078，61363058）；广西可信软件重点实验室研究课题（kx202003）；西北师范大学2019年青年教师科研能力提升计划重大项目（NWNU-LKQN2019-2）；广西多源信息挖掘与安全重点实验室开放基金（MIMS18-08）。

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。

来源：2020年第6期

《计算机工程》期刊编辑部

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