基于融合特征的异常子图检测方法

本发明涉及基于融合特征的异常子图检测方法，属于图异常检测技术领域，解决现有方法无法在异常模式或噪声干扰条件下保持较高的识别性能和稳定性的问题。该方法首先构建异常子图检测数据集；提取传统图特征和深层图特征，利用双重注意力网络进行特征融合；构建异常子图检测器，分别利用训练集和测试集对异常子图检测器进行训练和测试；对待检测数据进行特征提取和融合，将得到的融合特征矩阵输入到异常子图检测器中进行检测，输出异常子图检测结果。本发明将传统图特征与深层图特征融合，构建更具判别性的特征表示，并设计基于融合特征和深度学习的高性能异常子图检测器，能够更好地捕捉图的多维度结构信息，提高异常子图检测的准确性和稳定性。