基于圖模塊度聚類的異常檢測(cè)算法

摘要： 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)規(guī)模在不斷擴(kuò)大，現(xiàn)存的異常檢測(cè)算法對(duì)復(fù)雜社會(huì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行檢測(cè)的效果不理想，提出了一種基于圖模塊度聚類的異常檢測(cè)算法(anomaly detection algorithm based on graph modularity clustering, GMC＿AD),該算法適用于解決受網(wǎng)絡(luò)規(guī)模以及復(fù)雜度的限制導(dǎo)致檢測(cè)效率不高的問題。GMC＿AD算法在分析網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)...