基于异常密度引导截断亲和最大化的医保异常检测方法、装置、设备和介质

基于异常密度引导截断亲和最大化的医保异常检测方法、装置、设备和介质，涉及大数据分析技术领域。医保异常检测方法，包含步骤S1至步骤S5。S1、获取医保数据并整合成异构图，然后提取元路径并组合成元图，最后计算各个元图的异常连接密度对元图进行筛选，获取医保数据语义图。S2、根据所述医保数据语义图，计算全局阈值和局部阈值并融合成融合阈值，然后根据所述融合阈值对所述医保数据语义图进行剪枝操作，获取序列截断邻接矩阵。S3、根据所述序列截断邻接矩阵，通过最大化邻域亲和度的目标函数训练设置有层图神经网络。S4、根据所述图神经网络，计算异常得分。S5、根据所述异常得分，判断医保数据是否为异常数据。