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题名基于随机游走的图嵌入研究综述
被引量：11
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作者
腊志垚
钱育蓉
冷洪勇
顾天宇
张继元
李自臣
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机构
新疆大学软件学院
新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室
北京理工大学计算机学院
广东水利电力职业技术学院大数据与人工智能学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第13期1-13,共13页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2020D01A34,2021D01C083)
国家自然科学基金(61966035)
+1 种基金
新疆维吾尔自治区智能多模态信息处理团队项目(XJEDU2017T002)
自治区科技厅国际合作项目。
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文摘
近年来,图嵌入已经成为图神经网络领域研究的热点。图嵌入作为图任务分析的一种重要手段,将图的高维非欧信息编码到低维向量空间中,从而提升下游任务的性能和效率。为了及时掌握当前基于随机游走的图嵌入方法的研究现状,通过归纳与整理,对现有的经典模型进行介绍与分类,主要分为基于经典随机游走的模型和基于属性游走的模型;然后对每一种模型解决的问题、算法思想、模型策略、优缺点和应用场景进行了详细的归纳与分析,并在几种常见的数据集上评估了部分模型的性能。通过研究发现,当前的基于随机游走的图嵌入亟待解决四个方面的问题:属性选择、可扩展性、嵌入维度选择和可解释性,针对这些问题,图嵌入需要建立一致的理论框架,为后面的研究提供可参考的标准。
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关键词
图嵌入
图神经网络
图任务分析
随机游走
属性游走
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Keywords
graph embedding
graph neural network
graph task analysis
random walk
attribute walk
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分类号
TP39
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的属性图异常检测综述
被引量：9
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作者
张伊扬
钱育蓉
陶文彬
冷洪勇
李自臣
马梦楠
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机构
新疆大学软件学院
新疆大学新疆维吾尔自治区信号检测与处理重点实验室
北京理工大学计算机学院
广东水利电力职业技术学院大数据与人工智能学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2022年第19期1-13,共13页
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基金
新疆维吾尔自治区自然科学基金(2020D01A34,2021D01C083)
新疆维吾尔自治区科技厅国际合作项目(2020E01023)
+1 种基金
新疆维吾尔自治区科技计划青年科学基金(2022D01C83)
国家自然科学基金(61966035,U1803261)。
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文摘
异常检测一直以来都是数据挖掘领域的研究热点之一,其任务是在海量数据中识别罕见的观测对象。随着图数据挖掘的发展,属性图异常检测在各个领域广受关注。然而,属性图因其复杂的拓扑结构和丰富的属性信息成为异常检测一大难点。深度学习方法在捕捉属性图复杂的信息中展现出优越性能,已被证实是解决属性图异常检测问题非常有效的方法。对普通图异常检测和属性图异常检测以及表示学习相关方法进行简要概述;其次从静态属性图和动态属性图两方面对最新深度学习异常检测方法进行介绍与分类;对常见数据集上的实验结果进行了对比、分析;对属性图异常检测的应用场景、存在的问题以及面临的挑战进行讨论,展望了未来的研究方向。
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关键词
异常检测
属性图
图数据挖掘
深度学习
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Keywords
anomalydetection
attributegraph
graphdatamining
deeplearning
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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