动态图表征模型训练、动态图异常检测方法及装置

AITNT
正文
推荐专利
动态图表征模型训练、动态图异常检测方法及装置
申请号:CN202411830587
申请日期:2024-12-12
公开号:CN119760347A
公开日期:2025-04-04
类型:发明专利
摘要
本说明书实施例公开了一种动态图表征模型训练、动态图异常检测方法及装置。该训练方法在训练过程中依赖于节点记忆表征进行图对比学习,不需要标签即可高效地训练异常检测模型。基于上述动态图表征模型训练方法训练的动态图表征模型,能够有效地捕获动态图场景中的图结构异常、节点属性异常及时序异常,进而能够以无监督的方式有效解决动态图异常检测问题。本说明书实施例所述的动态图表征模型训练装置、动态图异常检测方法及装置同样具有上述效果。
技术关键词
节点 混合专家网络 记忆 序列 异常检测方法 模型训练装置 样本 模型训练方法 数据获取模块 采样模块 异常检测装置 电子设备 可读存储介质 时序特征 存储器 参数 程序 计算机
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种植物代谢产物合成中心与关键基因的分析方法和装置
坐标 方程 像素点 质谱 分析方法
2
芯片设计规则检查结果的处理方法、装置以及设备
模块 节点 设计规则检查 列表 坐标
3
基于三支偏序结构的小样本知识推理方法、设备及介质
知识推理方法 粒子 元素 对象 层级
4
一种用于低标注工业语料的知识图谱构建的关系抽取方法
关系抽取方法 知识图谱构建 答案 工业 Word2Vec模型
5
基于人工智能的个性化学习路径推荐系统
个性化学习路径 知识点 推荐系统 知识图谱构建 序列推荐
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号