移动社交网络异常签到在线检测算法

随着智能手机、Pad等智能移动设备的广泛普及,移动社交网络的应用得到了快速发展。本文针对移动社交网络中用户异常签到位置检测问题,提出了一类基于用户移动行为特征的异常签到在线检测方法。首先,在基于距离的异常模型基础上,提出了基于历史位置（H-Outlier）和基于好友圈（F-Outlier）两种异常签到模型;然后,针对H-Outlier提出了一种优化的检测算法H-Opt,利用所提的签到状态模型与优化的邻居搜索机制降低检测时间;针对F-Outlier提出了一种基于触发的优化检测算法F-Opt,将连续的在线异常检测转化成了基于触发的异常检测方式;最后,在真实的移动社交网络用户签到数据集上,验证了所提算法的有效性。实验结果显示,F-Opt显著降低了H-Opt的异常检测错误率;同时,相比于LUE算法,F-Opt和H-Opt的效率分别平均提升了2.34倍和2.45倍。