[发明专利]基于深度无监督自动编码器的图异常检测方法在审
| 申请号： | 202210281370.1 | 申请日： | 2022-03-22 |
| 公开（公告）号： | CN114638342A | 公开（公告）日： | 2022-06-17 |
| 发明（设计）人： | 席亮;梁晨晨;梁钰佳 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 150080 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度无监督自动编码器的图异常检测方法，属于无监督异常检测领域。由于使用半监督图异常检测算法来检测离群值时，获取有标签的网络节点数据既困难又昂贵，而现有的无监督图异常检测算法也普遍存在两个局限性，首先是现实世界的复杂网络表现出的高度非线性的特征很难用矩阵分解捕捉到，其次矩阵分解技术在更大的网络中不能很好的使用。针对以上问题，为了能够更合理地提取网络表示中的特征信息，本发明提出了一种基于深度无监督自动编码器的图异常检测方法，在生成网络嵌入时，使用随机梯度下降和封闭形式来更新网络，以更快地优化网络参数。其次通过识别网络的结构和属性以及联合结构和属性的嵌入来学习，以最大限度地减少离群值的影响。最终将本发明所提的网络模型应用于无监督异常检测领域，能达到提升检测异常的准确率的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 监督 自动 编码器 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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