基于图增强多尺度对比学习的文献引用网络异常检测方法

本发明公开一种基于图增强多尺度对比学习的文献引用网络异常检测方法，包括：构建文献引用网络的属性网络；构建用于文献引用网络异常检测的图增强多尺度对比学习框架，所述图增强多尺度对比学习框架包括图增强模块和多尺度对比模块；所述图增强模块基于去噪扩散概率模型，将属性网络中目标节点的特征注入到目标节点部分邻居中，从而生成增强图；所述多尺度对比模块首先从增强图中提取元路径和子图，然后计算节点级表示和子图级表示，以构建多尺度对比损失，最终，基于节点级和子图级表示的相似度来计算异常分数；基于训练后的图增强多尺度对比学习框架进行文献引用网络异常检测。本发明可以较好的揭示文献引用网络中隐藏的异常模式。