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题名移动社交网络异常签到在线检测算法
被引量：4
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作者
赵冠哲
齐建鹏
于彦伟
刘兆伟
宋鹏
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机构
烟台大学计算机与控制工程学院
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出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2017年第5期752-759,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61403328
61572419)
+2 种基金
山东省重点研发计划项目(2015GSF115009)
山东省自然科学基金项目(ZR2014FQ016)
烟台大学研究生科技创新基金项目(YDZD1712)
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文摘
随着智能手机、Pad等智能移动设备的广泛普及,移动社交网络的应用得到了快速发展。本文针对移动社交网络中用户异常签到位置检测问题,提出了一类基于用户移动行为特征的异常签到在线检测方法。首先,在基于距离的异常模型基础上,提出了基于历史位置(H-Outlier)和基于好友圈(F-Outlier)两种异常签到模型;然后,针对HOutlier提出了一种优化的检测算法H-Opt,利用所提的签到状态模型与优化的邻居搜索机制降低检测时间;针对FOutlier提出了一种基于触发的优化检测算法F-Opt,将连续的在线异常检测转化成了基于触发的异常检测方式;最后,在真实的移动社交网络用户签到数据集上,验证了所提算法的有效性。实验结果显示,F-Opt显著降低了H-Opt的异常检测错误率;同时,相比于LUE算法,F-Opt和H-Opt的效率分别平均提升了2.34倍和2.45倍。
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关键词
移动社交网络
异常检测
签到位置
基于距离的异常
好友圈
签到状态
邻居搜索
时间触发检测
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Keywords
location-based social networks
outlier detection
check-in location
distance-based outlier
friendcircle
status of check-in
neighbor searching
time-triggered detection
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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