基于图嵌入和扩散采样的动态图异常检测方法

本发明提供了一种基于图嵌入和扩散采样的动态图异常检测方法，旨在提高异常边检测的准确度。方法包括：获取动态图数据集并分割为邻接矩阵集合，随机初始化节点特征；在时间窗口内生成邻接矩阵并计算扩散矩阵，选取影响力最大的节点形成子图；将子图输入到节点时空信息融合模块，通过两层GCN模型和GRU单元提取特征；负采样异常边，结合节点特征送入异常检测器得到异常分数；基于异常分数计算交叉熵损失函数并训练模型。该方法通过扩散采样减少邻居噪声影响，融合结构与时间信息，有效提升动态图异常检测性能。