Menetelmiä mielenkiintoisten solmujen löytämiseen verkostoista

With the increasing amount of graph-structured data available, finding interesting objects, i.e., nodes in graphs, becomes more and more important. In this thesis we focus on finding interesting nodes and sets of nodes in graphs or networks. We propose several definitions of node interestingness as well as different methods to find such nodes. Specifically, we propose to consider nodes as interesting based on their relevance and non-redundancy or representativeness w.r.t. the graph topology, as well as based on their characterisation for a class, such as a given node attribute value. Identifying nodes that are relevant, but non-redundant to each other is motivated by the need to get an overview of different pieces of information related to a set of given nodes. Finding representative nodes is of interest, e.g. when the user needs or wants to select a few nodes that abstract the large set of nodes. Discovering nodes characteristic for a class helps to understand the causes behind that class. Next, four methods are proposed to find a representative set of interesting nodes. The first one incrementally picks one interesting node after another. The second iteratively changes the set of nodes to improve its overall interestingness. The third method clusters nodes and picks a medoid node as a representative for each cluster. Finally, the fourth method contrasts diverse sets of nodes in order to select nodes characteristic for their class, even if the classes are not identical across the selected nodes. The first three methods are relatively simple and are based on the graph topology and a similarity or distance function for nodes. For the second and third, the user needs to specify one parameter, either an initial set of k nodes or k, the size of the set. The fourth method assumes attributes and class attributes for each node, a class-related interesting measure, and possible sets of nodes which the user wants to contrast, such as sets of nodes that represent different time points. All four methods are flexible and generic. They can, in principle, be applied on any weighted graph or network regardless of what nodes, edges, weights, or attributes represent. Application areas for the methods developed in this thesis include word co-occurrence networks, biological networks, social networks, data traffic networks, and the World Wide Web. As an illustrating example, consider a word co-occurrence network. There, finding terms (nodes in the graph) that are relevant to some given nodes, e.g. branch and root, may help to identify different, shared contexts such as botanics, mathematics, and linguistics. A real life application lies in biology where finding nodes (biological entities, e.g. biological processes or pathways) that are relevant to other, given nodes (e.g. some genes or proteins) may help in identifying biological mechanisms that are possibly shared by both the genes and proteins.Väitöskirja käsittelee verkostojen louhinnan menetelmiä. Sen tavoitteena on löytää mielenkiintoisia tietoja painotetuista verkoista. Painotettuna verkkona voi tarkastella esim. tekstiainestoja, biologisia ainestoja, ihmisten välisiä yhteyksiä tai internettiä. Tällaisissa verkoissa solmut edustavat käsitteitä (esim. sanoja, geenejä, ihmisiä tai internetsivuja) ja kaaret niiden välisiä suhteita (esim. kaksi sanaa esiintyy samassa lauseessa, geeni koodaa proteiinia, ihmisten ystävyyksiä tai internetsivu viittaa toiseen internetsivuun). Kaarten painot voivat vastata esimerkiksi yhteyden voimakuutta tai luotettavuutta. Väitöskirjassa esitetään erilaisia verkon rakenteeseen tai solmujen attribuutteihin perustuvia määritelmiä solmujen mielenkiintoisuudelle sekä useita menetelmiä mielenkiintoisten solmujen löytämiseksi. Mielenkiintoisuuden voi määritellä esim. merkityksellisyytenä suhteessa joihinkin annettuihin solmuihin ja toisaalta mielenkiintoisten solmujen keskinäisenä erilaisuutena. Esimerkiksi ns. ahneella menetelmällä voidaan löytää keskenään erilaisia solmuja yksi kerrallaan. Väitöskirjan tuloksia voidaan soveltaa esimerkiksi tekstiaineistoa käsittelemällä saatuun sanojen väliseen verkostoon, jossa kahden sanan välillä on sitä voimakkaampi yhteys mitä useammin ne tapaavat esiintyä keskenään samoissa lauseissa. Sanojen erilaisia käyttöyhteyksiä ja jopa merkityksiä voidaan nyt löytää automaattisesti. Jos kohdesanaksi otetaan vaikkapa "juuri", niin siihen liittyviä mutta keskenään toisiinsa liittymättömiä sanoja ovat "puu" (biologinen merkitys: kasvin juuri), "yhtälö" (matemaattinen merkitys: yhtälön ratkaisu eli juuri) sekä "indoeurooppalainen" (kielitieteellinen merkitys: sanan vartalo eli juuri). Tällaisia menetelmiä voidaan soveltaa esimerkiksi hakukoneessa: sanalla "juuri" tehtyihin hakutuloksiin sisällytetään tuloksia mahdollisimman erilaisista käyttöyhteyksistä, jotta käyttäjän tarkoittama merkitys tulisi todennäköisemmin katetuksi hakutuloksissa. Merkittävä sovelluskohde väitöskirjan menetelmille ovat biologiset verkot, joissa solmut edustavat biologisia käsitteitä (esim. geenejä, proteiineja tai sairauksia) ja kaaret niiden välisiä suhteita (esim. geeni koodaa proteiinia tai proteiini on aktiivinen tietyssä sairauksessa). Menetelmillä voidaan etsiä esimerkiksi sairauksiin vaikuttavia biologisia mekanismeja paikantamalla edustava joukko sairauteen ja siihen mahdollisesti liittyviin geeneihin verkostossa kytkeytyviä muita solmuja. Nämä voivat auttaa biologeja ymmärtämään geenien ja sairauden mahdollisia kytköksiä ja siten kohdentamaan jatkotutkimustaan lupaavimpiin geeneihin, proteiineihin tms. Väitöskirjassa esitetyt solmujen mielenkiintoisuuden määritelmät sekä niiden löytämiseen ehdotetut menetelmät ovat yleispäteviä ja niitä voi soveltaa periaatteessa mihin tahansa verkkoon riippumatta siitä, mitä solmut, kaaret tai painot edustavat. Kokeet erilaisilla verkoilla osoittavat että ne löytävät mielenkiintoisia solmuja

Graph based Anomaly Detection and Description: A Survey

Detecting anomalies in data is a vital task, with numerous high-impact applications in areas such as security, finance, health care, and law enforcement. While numerous techniques have been developed in past years for spotting outliers and anomalies in unstructured collections of multi-dimensional points, with graph data becoming ubiquitous, techniques for structured graph data have been of focus recently. As objects in graphs have long-range correlations, a suite of novel technology has been developed for anomaly detection in graph data. This survey aims to provide a general, comprehensive, and structured overview of the state-of-the-art methods for anomaly detection in data represented as graphs. As a key contribution, we give a general framework for the algorithms categorized under various settings: unsupervised vs. (semi-)supervised approaches, for static vs. dynamic graphs, for attributed vs. plain graphs. We highlight the effectiveness, scalability, generality, and robustness aspects of the methods. What is more, we stress the importance of anomaly attribution and highlight the major techniques that facilitate digging out the root cause, or the ‘why’, of the detected anomalies for further analysis and sense-making. Finally, we present several real-world applications of graph-based anomaly detection in diverse domains, including financial, auction, computer traffic, and social networks. We conclude our survey with a discussion on open theoretical and practical challenges in the field

Feature-rich networks: going beyond complex network topologies.

Abstract The growing availability of multirelational data gives rise to an opportunity for novel characterization of complex real-world relations, supporting the proliferation of diverse network models such as Attributed Graphs, Heterogeneous Networks, Multilayer Networks, Temporal Networks, Location-aware Networks, Knowledge Networks, Probabilistic Networks, and many other task-driven and data-driven models. In this paper, we propose an overview of these models and their main applications, described under the common denomination of Feature-rich Networks, i. e. models where the expressive power of the network topology is enhanced by exposing one or more peculiar features. The aim is also to sketch a scenario that can inspire the design of novel feature-rich network models, which in turn can support innovative methods able to exploit the full potential of mining complex network structures in domain-specific applications