融合对比学习与图神经网络的数据相似度查询方法及装置

本申请的融合对比学习与图神经网络的数据相似度查询方法及装置，涉及人工智能技术领域，通过将请求映射为请求节点，构建请求图；选择图注意力网络模型作为初始模型，对于每个请求节点，采样得到正样本节点和负样本节点，构建三元组，建立对比学习任务，对图注意力网络模型进行训练；基于图注意力网络模型输出嵌入表示，构建请求节点异常判断方法，计算请求节点的异常分数，当异常分数大于异常阈值时，将该请求节点标记为异常请求；将请求节点的嵌入表示作为数据点，构建M层最近邻索引；根据用户发送的实时异常请求，基于M层最近邻索引搜索K个候选异常请求并对其进行排序，得到K个相似异常请求，实现了基于数据相似度的异常检测。