随机配置网络下利用图数据增强效果的图异常检测方法

本发明公开了一种随机配置网络下利用图数据增强效果的图异常检测方法，包括：将待检测的图数据输入训练好的异常检测模型中，输出对应的节点预测类型；训练步骤包括：通过随机配置网络对图数据样本进行随机节点嵌入和随机数据增强；通过图卷积网络进行图卷积处理，生成节点第一特征表示；通过图注意力网络捕捉节点之间的注意力关系，生成节点第二特征表示；融合节点第一和第二特征表示生成融合特征表示；通过分类器生成节点预测类型；计算损失并优化分类器的参数；重复迭代训练直至异常检测模型收敛或达到预设迭代轮次。本发明通过随机配置网络下图卷积网络和图注意力网络串行混合的异常检测模型来提高图数据节点异常检测的准确性。