메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터

주제분류

사회과학
경영학 경제학 관광학 교육학 군사학 무역학 문헌정보학 법학 사회과학일반 사회복지학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리/지역개발학 지역학 행정학
공학
건축공학 공학일반 기계공학 산업공학 자원/재료공학 전자/제어계측공학 전자/정보통신공학 조선/해양공학 컴퓨터학 토목/환경공학 항공우주공학 화학/생물공학
자연과학
물리학 생물학 생활과학 수학/통계학 자연과학일반 전문/지구과학
의약학
간호학 수의학 약학 의학 의학일반 치의학 한의학
인문학
독일어문학 러시아어문학 문학 언어학 역사학 영어문학 인문학일반 일본어문학 종교학/신학 중국어문학 철학 프랑스어문학 한국어문학
예술체육학
건축 디자인 무용 미술 미용 사진 연극 영화 예술체육학일반 음악 의상 체육
농수해양학
농수해양학일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학
복합학
과학기술학/기술정책 뇌/인지과학 여성학 학제간연구

정기구독(개인)

소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.

회원혜택

로그인 회원이 가져갈 수 있는 혜택들을 확인하고 이용하세요.

아카루트

학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.

영문교정

영문 논문 작성에 도움을 드리기 위해, 영문 교정 서비스를
지원하고 있어요.
고객센터 제휴문의

...

저널정보

저자정보

표지
이용수
내서재
0
내서재에 추가
되었습니다. 내서재에서
삭제되었습니다.

내서재에 추가
되었습니다. 내서재에서
삭제되었습니다.

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2022

An Effective Abnormal Pattern Detection Method in Graph Streams
Ch ,  istophe ,  Retiti Diop Emane 외 5명 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 2022.12 학술대회자료
An Abnormal Pattern Detection Scheme Based on GCN and DBSCAN in a Large-Scale Graph
Ch ,  istophe ,  Retiti Diop Emane 외 5명 International JOURNAL OF CONTENTS 2022.12 학술저널

2021

An Efficient Abnormal Pattern Detection Scheme in Graph Streams
Ch ,  istophe ,  Retiti Diop Emane 외 5명 한국콘텐츠학회 ICCC 논문집 2021.12 학술대회자료

초록·키워드

오류제보하기
In recent decades, anomaly detection has undoubtedly become one of the most important areas of research. This is because applications such as financial transactions, medical fraud, and anomaly detection can be used to solve a wide range of real-life problems. Data from these applications can be modeled using large graphs of many different nodes and edges. Because of the size and heterogeneity of the data contained in the graph, it is a very difficult task to detect abnormal patterns. In this paper, we proposed a method for detecting abnormal patterns in a large homogeneous graph. The proposed method consisted of two steps. In the first step, the graph was transformed into a vector using a semi-supervised graph neural network (GCN). The second step was based on DBSCAN, an unsupervised clustering method. Various performance evaluations were performed to show the superiority of the proposed method. Experimental results showed that the proposed method could detect abnormal nodes with high accuracy in homogeneous static graphs.
#Anomaly Detection #Abnormal Pattern Detection #GCNs #DBSCAN #Large-Scale Graph

목차

Abstract
1. Introduction
2. Related Works
3. The Proposed Anomaly Detection Method
4. Performance Evaluation
5. Conclusions
References

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2023-310-000332539