Anomaly Detection in Random Graph

Fontana, Marco (2022) Anomaly Detection in Random Graph. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Matematica [LM-DM270], Documento full-text non disponibile
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Abstract

La presenti tesi ha come obiettivo lo studio di due algoritmi per il rilevamento di anomalie all' interno di grafi random. Per entrambi gli algoritmi sono stati creati dei modelli generativi di grafi dinamici in modo da eseguire dei test sintetici. La tesi si compone in una parte iniziale teorica e di una seconda parte sperimentale. Il secondo capitolo introduce la teoria dei grafi. Il terzo capitolo presenta il problema del rilevamento di comunità. Il quarto capitolo introduce possibili definizioni del concetto di anomalie dinamiche e il problema del loro rilevamento. Il quinto capitolo propone l' introduzione di un punteggio di outlierness associato ad ogni nodo sulla base del confronto tra la sua dinamica e quella della comunità a cui appartiene. L' ultimo capitolo si incentra sul problema della ricerca di una descrizione della rete in termini di gruppi o ruoli sulla base della quale incentrare la ricerca delle anomalie dinamiche.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Fontana, Marco
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Indirizzo
Curriculum C: Didattico
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Grafo,Comunità,Algoritmo,Grafo dinamico,Random graph,community matching,anomaly detection,temporal outliers,dynamic network models
Data di discussione della Tesi
15 Dicembre 2022
URI

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