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申请/专利权人：国网江苏省电力有限公司营销服务中心
摘要：本发明提供一种基于动态节点筛选的多视图多尺度图异常检测方法及系统，方法包括：获取所有节点的原始数据，构成原始数据集，对原始数据集进行预处理构成原始视图和第二视图；构建对比网络模型，采用RWR算法进行子图采样，构建不同尺度的实例对；并对网络模型进行初始化；基于采样的子图进行特征学习，构建子图节点的特征矩阵和自连接矩阵，并将特征矩阵和邻接矩阵输入到对比网络模型进行动态节点筛选，将得到的动态节点的特征矩阵和邻接矩阵输入到对比网络模型中训练，计算每个节点最终的异常得分。本发明从多视图多尺度入手，显著提高异常得分的准确性和可靠性；引入动态节点筛选机制，提高训练效率并减少无关数据干扰，进一步提升模型性能。
主权项：1.一种基于动态节点筛选的多视图多尺度图异常检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1：获取所有节点的原始数据，构成原始数据集，并对原始数据集进行预处理来构成原始视图和第二视图；步骤2：采用RWR算法分别对原始视图和第二视图进行子图采样，构建不同尺度的实例对；步骤3：基于构建的不同尺度的实例对来构建对比网络模型，并对对比网络模型进行初始化；步骤:4：基于步骤2采样的子图进行特征学习，构建子图节点的特征矩阵和自连接矩阵，并将节点的特征矩阵和邻接矩阵输入到步骤3构建的对比网络模型中训练进行动态节点筛选，将得到的动态节点的特征矩阵和邻接矩阵输入到对比网络模型中训练，计算每个节点最终的异常得分。
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百度查询： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 一种基于动态节点筛选的多视图多尺度图异常检测方法及系统
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