Методи виявлення аномальної активності в темпоральних графах соціальних мереж з часовим згасанням

Abstract

Об’єкт дослідження – темпоральні графи із часовим згасанням, які моде люють процеси взаємодії користувачів онлайн-платформ на основі послідовно стей подій, що відображають аномальну координовану активність. Мета роботи – підвищення ефективності виявлення аномальної коорди нованої активності в темпоральних графах соціальних мереж шляхом порів няння та аналізу математичних моделей і алгоритмів, що враховують адаптивні механізми часового згасання для різних типів соціальних платформ. Методи дослідження – методи теорії графів, математичне моделювання, методи інтелектуального аналізу даних та машинного навчання, методи об’єктно-орієнтованого програмування. У кваліфікаційній роботі розв’язується задача виявлення координованої аномальної активності користувачів у динамічних мережах онлайн-платформ. Запропоновано математичну модель темпорального графа з функцією часового згасання, яка динамічно зменшує вагу застарілих зв’язків, забезпечуючи актуа льність профілів поведінки. Застосовано метод оцінки координованості дій на основі аналізу послідо вностей подій та реалізовано алгоритм пошуку аномальних груп. Проведені експерименти підтвердили, що врахування фактору часу дозволяє підвищити точність виявлення аномалій та знизити рівень хибних спрацювань у порівнянні з класичними статичними методами аналізу.