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基于局部扩展社区发现的学术异常引用群体检测
1
作者
林欣蕊
王晓菲
朱焱
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期1855-1861,共7页
学术社交网络中的某些学者可能组成异常引用群体,相互之间过度引用彼此的文章以谋取利益。现有的异常群体检测算法大多将社区检测与节点表示学习分离,导致最终异常群体检测性能受限。为此,提出一种基于局部扩展社区发现的异常引用群体检...
学术社交网络中的某些学者可能组成异常引用群体,相互之间过度引用彼此的文章以谋取利益。现有的异常群体检测算法大多将社区检测与节点表示学习分离,导致最终异常群体检测性能受限。为此,提出一种基于局部扩展社区发现的异常引用群体检测(GADL)算法。所提算法利用论文研究领域、标题内容等语义信息提取作者异常引用特征;定义基于节点转移相似度、节点社区隶属度、引用异常度和广度优先遍历(BFS)深度的扩展度量函数;结合异常社区发现和异常节点检测,在统一框架下对二者联合优化,可获得最优的异常检测性能。在ACM、DBLP1和DBLP2数据集上,相较于ALP算法,所提算法分别提高了6.07%、5.35%和3.38%。在真实数据集上的实验结果表明,所提算法可有效地检测异常学术引用。
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关键词
学术社交网络
图异常检测
学术异常引用
图神经网络
局部
扩展
社区
发现
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职称材料
题名
基于局部扩展社区发现的学术异常引用群体检测
1
作者
林欣蕊
王晓菲
朱焱
机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期1855-1861,共7页
基金
四川省科技计划项目(2019YFSY0032)。
文摘
学术社交网络中的某些学者可能组成异常引用群体,相互之间过度引用彼此的文章以谋取利益。现有的异常群体检测算法大多将社区检测与节点表示学习分离,导致最终异常群体检测性能受限。为此,提出一种基于局部扩展社区发现的异常引用群体检测(GADL)算法。所提算法利用论文研究领域、标题内容等语义信息提取作者异常引用特征;定义基于节点转移相似度、节点社区隶属度、引用异常度和广度优先遍历(BFS)深度的扩展度量函数;结合异常社区发现和异常节点检测,在统一框架下对二者联合优化,可获得最优的异常检测性能。在ACM、DBLP1和DBLP2数据集上,相较于ALP算法,所提算法分别提高了6.07%、5.35%和3.38%。在真实数据集上的实验结果表明,所提算法可有效地检测异常学术引用。
关键词
学术社交网络
图异常检测
学术异常引用
图神经网络
局部
扩展
社区
发现
Keywords
academic social network
graph anomaly detection
academic anomaly citation
Graph Neural Network(GNN)
local extended community detection
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于局部扩展社区发现的学术异常引用群体检测
林欣蕊
王晓菲
朱焱
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024
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