Finding Patterns and Anomalies in Large Time-Evolving Graphs

在大型时间演化图中查找模式和异常

基本信息

  • 批准号:
    0534205
  • 负责人:
  • 金额:
    $ 33.76万
  • 依托单位:
  • 依托单位国家:
    美国
  • 项目类别:
    Standard Grant
  • 财政年份:
    2006
  • 资助国家:
    美国
  • 起止时间:
    2006-04-15 至 2009-03-31
  • 项目状态:
    已结题

项目摘要

Social networks can be represented as time-evolving graphs where the nodes are the members/entities of the social network and the edges represent connections/relationships between the nodes. This project tries to answer questions such as: How does a "normal" social network look like? How will it evolve over time? How can we spot "abnormal" interactions (e.g., spam), in a time-evolving e-mail graph? The approach developed in this project is to look for time-evolution "laws", and to design fast, scalable data mining tools for real graphs with millions and billions of nodes. The approach consist of two efforts: (1) discovery of patterns that hold when graphs evolve over time and (2) tools to analyze, visualize and mine such graphs to discover anomalies. The resulting tools will have a broad applicability. They will be vital for mining and outlier detection in numerous settings, such as money-laundering rings, mis-configured routers on the Internet, suspicious user accesses to database records, surprising protein-protein interactions in a gene regulatory network, and many applications involving large-scale evolving social networks. The project Web site (http://www.cs.cmu.edu/~christos/PROJECTS/GRAPH-MINING/) provides additional information and will be used for results dissemination.
社交网络可以表示为时间进化的图,其中节点是社交网络的成员/实体,边表示节点之间的连接/关系。这个项目试图回答这样的问题:一个“正常”的社交网络是什么样的?随着时间的推移,它将如何演变?我们如何在一个随时间变化的电子邮件图中发现“异常”的交互(例如,垃圾邮件)?该项目开发的方法是寻找时间进化的“规律”,并为具有数百万和数十亿节点的真实图形设计快速,可扩展的数据挖掘工具。该方法包括两个方面的努力:(1)发现图形随时间演变的模式;(2)分析、可视化和挖掘这些图形以发现异常的工具。由此产生的工具将具有广泛的适用性。它们在许多情况下对挖掘和异常值检测至关重要,例如洗钱圈,互联网上配置错误的路由器,可疑用户访问数据库记录,基因调节网络中令人惊讶的蛋白质-蛋白质相互作用,以及涉及大规模进化的社会网络的许多应用。项目网站(http://www.cs.cmu.edu/~christos/PROJECTS/GRAPH-MINING/)提供了更多信息,并将用于传播结果。

项目成果

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知道了