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申请/专利权人：浙江邦盛科技股份有限公司
摘要：本发明公开了一种面向缺失时序数据的社交网络异常检测方法、系统、装置及存储介质，可以自动地对社交网络中的时间序列数据中的缺失部分进行补足并利用，并完成异常检测。本发明提出利用高斯核函数捕捉窗口中的时序相关性，可以对缺失数据进行插值补全；将数据缺失信息融合进特征提取部分，提出了一种基于节点嵌入的图结构学习机制与一种融合节点嵌入、缺失信息等多尺度信息的图注意力机制，对数据进行异常检测分析。本发明方法可以自学习地调整插值过程，具有更好的插值准确性。本发明方法考虑到了不同社交网络时序数据之间的相互联系，更能够挖掘出潜在的数据模式，因此具有更好的效果。
主权项：1.一种面向缺失时序数据的社交网络异常检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：1获取社交网络中的时间序列数据，标记缺失数据并划分时间窗口；2对每一个时间窗口中每一维度数据进行基于高斯核函数的插值；3定义节点嵌入并构建图结构，表示社交网络时序数据维度之间的相互联系；4基于从图结构中获取到的邻居节点集合对插值后的数据进行高层特征提取；5将每一维度的高层特征，与对应的节点嵌入进行按位相乘融合，输入到多层感知机中用于下一时刻数据的预测，完成训练过程；6获取需要待检测的社交网络时序数据并划分时间窗口，以实际数据和预测数据计算每一个特征维度的异常分数并进行标准化，基于标准化的异常分数计算整个数据点的异常情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江邦盛科技股份有限公司 一种面向缺失时序数据的社交网络异常检测方法、系统、装置及存储介质
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