[发明专利]基于双曲空间的网络异常点检测方法在审
| 申请号： | 202211404826.5 | 申请日： | 2022-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN115664970A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 王文俊;马志涛;邵明来;孙越恒;武南南 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | H04L41/12 | 分类号： | H04L41/12;H04L41/14;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李丽萍 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于双曲空间的网络异常点检测方法，通过一个双曲图神经网络来学习属性网络的节点表示；训练生成对抗网络用于检测输入网络嵌入中的异常节点，主要包括：构建属性网络；估计输入所述属性网络的双曲几何曲率参数；通过双曲图神经网络将输入的属性网络映射成双曲空间中的低维向量表示作为该双曲图神经网络的输出；使用反向传播方法使整个神经网络得到训练，最终使用判别器模块实现异常点识别功能。本发明使用双曲图神经网络将图神经网络的节点特征聚合扩展到双曲空间中，有效地融合了节点特征和层次结构，获得了图的高级节点表示，在双曲空间中利用丰富的层次信息进行异常检测任务。显著提高了检测准确率，缩短了异常检测时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 空间 网络 异常 检测 方法 | ||
【主权项】：
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