一种基于差异感知的属性网络异常检测方法

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一种基于差异感知的属性网络异常检测方法
申请号:CN202410772008
申请日期:2024-06-16
公开号:CN118779693A
公开日期:2024-10-15
类型:发明专利
摘要
本发明提出一种基于差异感知的属性网络异常检测方法,属于图数据属性网络异常检测领域。传统异常检测方法对图数据的复杂交互欠缺挖掘的问题以及传统方法仅从单一视图角度采用重构误差衡量异常的问题,而提出的一种基于多视图差异感知的属性网络异常检测方法。本发明解决了传统的属性网络异常检测方法大多仅采用基于重构误差衡量异常所导致的参数敏感问题,同时创新性的将将属性网络异常检测问题重新定义为不同视图间图表示相关性的问题,方法中更加注重捕获属性网络中复杂的交互关系。将所提的网络模型应用于图属性网络异常检测实际任务中,能达到提升准确率的目的,实验结果验证了所提方法的有效性。
技术关键词
网络异常检测方法 异常检测器 特征提取器 重构误差 检测模型训练 标准化方法 分类准确率 训练集数据 标签 节点特征 测试模块 视角 参数
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