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申请/专利权人：哈尔滨理工大学
摘要：本发明提出一种基于差异感知的属性网络异常检测方法，属于图数据属性网络异常检测领域。传统异常检测方法对图数据的复杂交互欠缺挖掘的问题以及传统方法仅从单一视图角度采用重构误差衡量异常的问题，而提出的一种基于多视图差异感知的属性网络异常检测方法。本发明解决了传统的属性网络异常检测方法大多仅采用基于重构误差衡量异常所导致的参数敏感问题，同时创新性的将将属性网络异常检测问题重新定义为不同视图间图表示相关性的问题，方法中更加注重捕获属性网络中复杂的交互关系。将所提的网络模型应用于图属性网络异常检测实际任务中，能达到提升准确率的目的，实验结果验证了所提方法的有效性。
主权项：1.一种基于差异感知的属性网络异常检测方法，其特征在于该方法包括以下步骤：步骤1：多视图数据构建，其中包括对图属性网络数据进行数据加载，数据预处理，对数据进行标准化和数据集的划分，其核心在于生成多视图数据，即全局视图和局部视图两个图表示。步骤2：模型训练阶段，训练一个能有效提取不同视图下节点特征的特征提取器和能检测出异常节点的异常检测器。步骤3：模型测试阶段，使用训练好的模型对划分好的测试集和验证集数据进行测试和验证。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨理工大学 一种基于差异感知的属性网络异常检测方法
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