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2023-06-13 发布于四川
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GNN编码器及基于图上下文学习的异常点检测方法.pdf

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本申请提出了一种基于图上下文学习的异常点检测方法，涉及计算机网络信息技术领域，其中，该方法包括：提出了CoGCL框架，利用图上下文对比学习来衡量异常与正常节点与图上下文的距离。为了达到对比学习的目的，本专利设计了一个图编码器，它可以一定程度去除可疑链接的同时，学习图上下文的表示。为了缓解标注数据的稀缺性影响，本专利额外将CoGCL扩展为一种无需标注数据的自监督预训练框架CoGCL‑pre。该框架通过一种图扰乱策略，可以自动生成伪标签来进行自监督学习。采用上述方案的CoGCL框架明显优于现有各种对

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113076738 A (43)申请公布日 2021.07.06 (21)申请号 202110385328.X (22)申请日 2021.04.09 (71)申请人北京

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