HashNWalk: Hash and Random Walk Based Anomaly Detection in Hyperedge Streams
Notice bibliographique
Résumé
Sequences of group interactions, such as emails, online discussions, and co-authorships, are ubiquitous; and they are naturally represented as a stream of hyperedges (i.e., sets of nodes). Despite its broad potential applications, anomaly detection in hypergraphs (i.e., sets of hyperedges) has received surprisingly little attention, compared to anomaly detection in graphs. While it is tempting to reduce hypergraphs to graphs and apply existing graph-based methods, according to our experiments, taking higher-order structures of hypergraphs into consideration is worthwhile. We propose HashNWalk, an incremental algorithm that detects anomalies in a stream of hyperedges. It maintains and updates a constant-size summary of the structural and temporal information about the input stream. Using the summary, which is the form of a proximity matrix, HashNWalk measures the anomalousness of each new hyperedge as it appears. HashNWalk is (a) Fast: it processes each hyperedge in near real-time and billions of hyperedges within a few hours, (b) Space Efficient: the size of the maintained summary is a user-specific constant, (c) Effective: it successfully detects anomalous hyperedges in real-world hypergraphs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».