压盖 swMATH ID: 40658 软件作者： 于琦（Rose）、何欣然（Xinran He）、刘燕（Yan Liu） 描述： GLAD：社交媒体分析中的群体异常检测-扩展摘要。传统的社交媒体异常检测主要针对单个点的异常，而异常现象通常发生在群体中。因此，研究个体的集体行为和发现群体异常是有价值的。现有的组异常检测方法依赖于组已知的假设，这在现实社会的社交媒体应用程序中很难实现。本文采用了一种生成方法，提出了一种分层贝叶斯模型：群体潜在异常检测（GLAD）模型。GLAD将成对和逐点数据作为输入，自动推断组并同时检测组异常。为了解释社交媒体数据的动态特性，我们将GLAD进一步推广为其动态扩展d-GLAD。我们在合成数据集和真实数据集上进行了大量实验来评估我们的模型。实证结果表明，我们的方法在发现潜在群体和发现群体异常方面是有效且稳健的。 主页： https://arxiv.org/abs/1410.1940 相关软件： 第2版;奇数球;ORCA公司;SmallK公司;安然电子邮件数据集;异常nmf;符号NMF 引用于： 1文件 4位作者引用 1 斯里尼瓦·埃斯瓦尔 1 罗摩克里希南·坎南 1 海森公园 1 理查德·沃杜克（Richard W.Vuduc）。 连载1篇 1 全球优化杂志 在1个字段中引用 1 运筹学、数学规划（90-XX） 按年份列出的引文