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近年來，隨著web2.0的普及，使用圖挖掘技術進行異常檢測受到人們越來越多的關注.圖異常檢測在欺詐檢測、入侵檢測、虛假投票、僵尸粉絲分析等領域發揮著重要作用.本文在廣泛調研國內外大量文獻以及最新科研成果的基礎上，按照數據表示形式將面向圖的異常檢測劃分成靜態圖上的異常檢測與動態圖上的異常檢測兩大類，進一步按照異常類型將靜態圖上的異常分為孤立個體異常和群組異常檢測兩種類別，動態圖上的異常分為孤立個體異常、群體異常以及事件異常三種類型.對每一類異常檢測方法當前的研究進展加以介紹，對每種異常檢測算法的基本思想、優缺點進行分析、對比，總結面向圖的異常檢測的關鍵技術、常用框架、應用領域、常用數據集以及性能評估方法，并對未來可能的發展趨勢進行展望.

//www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=6100&flag=1

目標跟蹤一直都是計算視覺領域研究的熱點課題之一,作為計算視覺的基礎學科,其應用已經滲透到各個領域,包括智能監控、智能人機交互、無人駕駛以及軍事等方面。目標跟蹤從跟蹤對象的數量角度可分為單目標跟蹤和多目標跟蹤,其中單目標跟蹤相對簡單,除了需要解決與多目標跟蹤共性的問題(如遮擋、形變等)外,單目標跟蹤不需要考慮目標的數據關聯問題。然而,在多目標跟蹤系統中,場景更為復雜,跟蹤目標的數量和類別往往是不確定的,因此數據關聯在整個跟蹤系統中就顯得尤為重要。數據關聯是多目標跟蹤過程中的一個重要階段,國內外很多學者甚至將多目標跟蹤問題看成數據關聯問題,試圖從數據關聯過程中尋求多目標跟蹤研究方法。文中重點對多目標跟蹤過程中的數據關聯技術進行了綜述,系統地介紹了多目標跟蹤中的數據關聯技術。首先,對目標跟蹤,尤其是多目標跟蹤進行了概述,并對數據關聯的研究現狀做了描述;其次,詳細介紹了數據關聯的概念及其需要解決的問題;然后,對各種數據關聯技術進行了分析總結,包括傳統的NNDA算法、JPDA算法、基于Tracking-By-Detecting 的多目標跟蹤框架的數據關聯技術以及多目標多相機跟蹤(Multi-Target Multi-Camera Tracking,MTMCT)的數據關聯;最后,對未來多目標跟蹤的數據關聯技術的研究方向進行了展望。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.200200041

摘要： 網絡是一系列節點和邊的集合,通常表示成一個包含節點和邊的圖。許多復雜系統都以網絡的形式來表示,如社交網絡、生物網絡和信息網絡。為了使網絡數據的處理變得簡單有效,針對網絡中節點的表示學習成為了近年來的研究熱點。網絡表示學習旨在為網絡中的每個節點學習一個低維稠密的表示向量,進而可將得到的向量表示運用到常見的網絡分析任務中,如節點聚類、節點分類和鏈路預測等。然而,絕大多數真實網絡節點都有豐富的屬性信息,如社交網絡中的用戶資料和引文網絡中的文本內容。網絡的屬性信息對網絡表示具有重要的作用,當網絡高度稀疏時,網絡的屬性信息是網絡表示重要的輔助信息,有助于更好地學習網絡表示。傳統的鄰接矩陣僅僅表示了邊的信息,而無法加入節點的屬性信息。因此,網絡表示不僅要保存網絡的結構信息,還要保存網絡的屬性信息。此外,大多數真實世界網絡都是動態變化的,這種變化包括網絡節點的增加和減少,以及網絡邊的新建和消失。同時,與網絡結構變化相似,網絡中的屬性也會隨著時間的推移發生變化。隨著機器學習技術的發展,針對網絡表示學習問題的研究成果層出不窮,文中將針對近年來的網絡表示學習方法進行系統性的介紹和總結。

//www.jsjkx.com/CN/10.11896/jsjkx.190300004

摘要：過去幾年,卷積神經網絡因其強大的建模能力引起廣泛關注,在自然語言處理、圖像識別等領域成功應用。然而,傳統的卷積神經網絡只能處理歐氏空間數據,而現實生活中的許多場景,如交通網絡、社交網絡、引用網絡等,都是以圖數據的形式存在。將卷積神經網絡遷移到圖數據分析處理中的核心在于圖卷積算子的構建和圖池化算子的構建。本文對圖卷積神經網絡進行綜述,首先介紹了圖卷積神經網絡的背景并梳理了兩類經典方法——譜方法和空間方法,圖數據上平移不變性的缺失給圖卷積算子的定義帶來困難,譜方法借助卷積定理在譜域定義圖卷積,而空間方法通過在節點域定義節點相關性來實現圖卷積;進而,本文介紹了圖卷積神經網絡的最新進展,這其中包括如何利用圖卷積神經網絡建模圖上的復雜信息,如異質連接、高階連接等,以及如何在大規模圖上實現圖卷積神經網絡;此外,本文介紹了圖卷積神經網絡的相關應用,包括推薦系統領域,交通預測領域等;最后本文對圖卷積神經網絡的發展趨勢進行了總結和展望。

摘要： 目標檢測算法應用廣泛,一直是計算機視覺領域備受關注的研究熱點。近年來,隨著深度學習的發展,3D圖像的目標檢測研究取得了巨大的突破。與2D目標檢測相比,3D目標檢測結合了深度信息,能夠提供目標的位置、方向和大小等空間場景信息,在自動駕駛和機器人領域發展迅速。文中首先對基于深度學習的2D目標檢測算法進行概述;其次根據圖像、激光雷達、多傳感器等不同數據采集方式,分析目前具有代表性和開創性的3D目標檢測算法;結合自動駕駛的應用場景,對比分析不同 3D 目標檢測算法的性能、優勢和局限性;最后總結了3D目標檢測的應用意義以及待解決的問題,并對 3D 目標檢測的發展方向和新的挑戰進行了討論和展望。