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双类型异质网中基于排序和聚类的离群点检测方法

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资料介绍

挖掘隐藏在网络中不同于正常数据对象的离群点是数据挖掘的重要任务之一.目前,针对双类型异质信息网络离群点检测的研究工作相对较少,原本适用于同质网络的离群点检测方法将很难适用于双类型异质网络.为此,提出了异质信息网络中基于排序和聚类的离群点检测方法(RKBOutlier).从异质信息网络中抽取两种类型的对象以及链接两种对象的语义信息,将待检测的数据作为属性对象,将另一类型数据作为目标对象,对目标对象进行聚类来检测属性对象在各个聚类中的分布情况,数据分布异常的对象即为离群点.将排序和聚类相结合来显著提高聚类的准确度.实验结果表明,RKBOutlier可以在双类型异质信息网络中有效地检测出离群点.

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Vol． 46 No． 2

Feb． 2018

第

期

电

子

学

报

2018

ACTA ELECTRONICA SINICA

年

月

双类型异质网中基于排序和聚类的

离群点检测方法

1，2

，，，，

彭涛杨妮亚徐原博王冰冰刘露

( 1．

，

吉林大学计算机科学与技术学院吉林长春

130012;

2．

( ) ，

符号计算与知识工程教育部重点实验室吉林大学吉林长春

130012)

．，

挖掘隐藏在网络中不同于正常数据对象的离群点是数据挖掘的重要任务之一目前针对双类型异质

摘

要

，．

信息网络离群点检测的研究工作相对较少原本适用于同质网络的离群点检测方法将很难适用于双类型异质网络为

，

此提出了异质信息网络中基于排序和聚类的离群点检测方法

( RKBOutlier) ．

从异质信息网络中抽取两种类型的对象

，，，

以及链接两种对象的语义信息将待检测的数据作为属性对象将另一类型数据作为目标对象对目标对象进行聚类

，．

来检测属性对象在各个聚类中的分布情况数据分布异常的对象即为离群点将排序和聚类相结合来显著提高聚类的

．

准确度实验结果表明

，RKBOutlier

．

可以在双类型异质信息网络中有效地检测出离群点

;

关键词

中图分类号

URL: http: / /www． ejournal． org． cn

离群点检测排序聚类目标对象属性对象

TP391

文章编号

0372-2112 ( 2018) 02-0281-08

文献标识码

DOI: 10． 3969 /j． issn． 0372-2112． 2018． 02． 004

电子学报

An Outlier Detection Method Based on Ranking and Clustering in

Bi-typed Heterogeneous Network

1，2

PENG Tao ，YANG Ni-ya ，XU Yuan-bo ，WANG Bing-bing ，LIU Lu

( 1． College of Computer Science and Technology，Jilin University，Changchun，Jilin 130012，China;

2． Key Laboratory of Symbolic Computation and Knowledge Engineering( Jilin University) ，Ministry of Education，Changchun，Jilin 130012，China)

Abstract: Mining the outliers that are different from normal data objects in the network is one of the important tasks

in data mining． At present，the research aiming at outlier detection in bi-typed heterogeneous information network is relatively

small． The methods which are applicable to homogeneous network can not be applied to bi-typed heterogeneous networks．

Therefore，we propose a Rank-Kmeans Based Outlier detection method，called RKBOutlier，in heterogeneous information net-

work． The two kinds of the objects and the connected semantic information are extracted from the heterogeneous information

network． One type of the objects is regarded as the attribute objects，another type of the objects is regarded as the target ob-

jects． We perform cluster partitioning on target objects to detect the distribution of the attribute objects in each cluster． The

objects which are abnormal at data distribution are considered to be the outliers． Ranking and clustering are combined to sig-

nificantly improve the accuracy of clustering． The experimental results show that RKBOutlier can effectively detect outliers

in bi-typed heterogeneous information network．

Key words: outlier detection; ranking; clustering; target object; attribute object

［1］

，

离群的数据其分布的规律不同于正常的数据

．

离群

引言

，，

点不同于噪声离群数据本身携带着重要的信息可以

．

异质信息网络挖掘是数据挖掘的一类重要问题

．

用于数据分析离群点检测在日常生活中有着广泛的

识别和分析网络中有趣而稀少的模式具有很重要的现

［2］

［3］

［4］

，

应用如网络入侵

、

、．

金融诈骗等等

医疗诊断

．

实意义离群点检测旨在发现大量数据集合中一部分

，

在异质信息网络中不同类型的节点和链接关系

: 2016-09-26;

: 2016-11-14;

责任编辑蓝红杰

收稿日期

修回日期

基金项目国家自然科学基金

( No． 60903098) ;

( No． 2016183，No． 2016184)

吉林大学研究生创新基金

282

2018

年

电

子

学

报

，

包含着丰富的语义信息使得离群点检测过程变得更

． Aktolga

［6］

等人在文献中将离群点检测技术

常的数据

． Zimek

用在信息检索中等人研究二次抽样技术在离

［7］

．， / 、、

加复杂例如文献信息网络包含会议期刊作者论文

．

等多种类型的节点以及它们之间的多种链接关系传

．［8］

群点探测器之间诱导多样性文献中做出了新的改

，

进使用数据扰动作为新技术在个体离群点探测器以

统的异质信息网络离群点检测是通过分析整个网络中

各个对象之间的链接关系进而找出分布异常的数据对

及等级积累方法结合个人的离群值排名构造一个离群

，．

象这使得离群点检测变得十分复杂并且效率较低受

．［9］

点检测上诱导多样性文献给出了一个使用位置敏

，

到以上想法的启发本文提出一种双类型异质信息网

( )

感哈希激光冲徊化技术基于距离的孤立点检测的近

［10］

． 3 ．

络离群点检测方法该方法主要解决个问题第

．

似算法江峰等人将粗糙集中边界的概念与

Knorr

等

个

，

所提出的雨季距离的离群点检测方法结合在一起提

问题是如何在简化异质信息网络的同时不丢失对象之

［11］

． 2

间的语义信息第个问题是如何表示双类型网络中的

BDOD．，

随后江峰等人

出一种新的离群点检测方法

RSOD ，，

算法该算法利用粗糙集理论中的知

． 3

数据对象第个问题是如何准确地找出异质网络中分

又提出了

．

布异常的数据对象以异质信息网络经典的数据集

，

识熵和属性等概念构建三种类型的序列通过分析序

DBLP

，，

为例数据集中存在一些作者他们所发表论文

．

列中元素的变化情况来检测离群点

．，

的领域不专一发生这种情况极可能是他所发表的论

由于网络中充斥着许多不同类型的对象和链接关

，．，

文中存在挂名作者的情况在本文中我们将这样的作

，

系异质信息网络中的离群点检测问题逐渐引起了研

［12］

．，

者视为分布异常的数据对象针对上述问题我们在异

． Ayushi

究者们的关注等人针对异质信息网络离群

［13］

质信息网络中提取种类型的数据对象以及它们之间

，

． Manish

点检测问题提出长方体异常值检测图

等人

提出一个集成优化框架通过快照和紧密耦合方式进

outlier-aware

．，

的链接关系在双类型异质信息网络中将对象分为属

，

2 ．

性对象和目标对象种类型的对象属性对象作为目标

化的离群值识别构建

社区匹配找出分布异

，

对象的特征属性对象与目标对象之间的链接权值作

．，

常的数据除此以外很多研究者们还可以在聚类的基

［14］

，．

为特征值构造邻接矩阵这样我们在检测异质网络离

．

础上做离群点检测的研究例如

Basu

K-

等人提出了

，

群点的过程中既不丢失语义信息也提高了整体的效

means

，

聚类方法该方法是经典的基于距离的聚类方

．，

率由于排序算法对聚类有一定程度的促进作用本文

，，．

法两个对象的距离越近在一个簇中的可能性越大在

Rank Kmeans，

在目标对象簇

－

［15］，Van

文献中

提出基于排序的聚类方法

等人分析全脑覆盖的静息状态数据

． Sun

等

，

的初始化划分中引入排序算法在提高算法准确率的

，

组提出了基于体素的标准化切割图聚类方法

［16］

，．，

同时也提高了效率在检测离群点的过程中我们定义

NetClus ．

聚类方法将异质网络中基于排序

人

提出了

的聚类方法应用到星型网络中

在异质网中根据离群性排序子网中节点的离群点检测

［17］

，

了双类型异质信息网络中离群属性的概念检测属性

． Zhuang

等人提出了

，

对象在目标对象聚类领域的分布情况给出判断属性

，，

对象是否离群的标准找出分布异常的属性对象即为

BMSim，

方法首先在各个子网中排序网络中的节点查

．

，． Gupta

找出离群点进而分析整个网络中的离群点等

离群点

［18］

: ( 1)

CDOutliers ，

算法该方法基于联合非负矩

本文的主要贡献如下

我们提出了一种双类型

人

提出了

阵分解进行离群点检测

媒体网络中设计了一个和网络内容和链接结构相一致

［19］

RKBOutlier，

通过提取异质网络中

． Qi

等人在输出聚类的社会

离群点检测方法

种

类型的数据对象并分析属性对象的数据分布情况来检

． ( 2)

，

的概率测量模型并且在真实的社交网络中测试展示

测离群点

双类型网络离群点检测中来提高离群点检测的效率

( 3)

提出排序和聚类相结合的方法并应用到

．

了优势

，

将属性对象作为目标对象的特征表示对目标对象

研究者们在同质网络和多类型异质网络上做了很

，

进行聚类通过分析属性对象的数据分布来检测离群

，

多的离群点检测方面的研究但关于双类型异质网络

． ( 4)

．，

离群点检测方法的研究还很少在很多情况下与多类

点

我们定义了双类型异质信息网络离群因子的概

． ( 5)

，

念来判断属性对象的离群程度

，

型网络相比较来说双类型网络在模型表示和计算的

通过在不同数据

，，

集中进行实验结果表明我们提出的双类型异质信息

．，

过程中相对简单针对上述情况本文针对双类型异质

．

RKBOutlier

．

离群点检测方法

网络离群点检测方法可以有效地进行离群点检测

信息网络提出了

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