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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明涉及互联网检测技术领域，特别涉及一种基于迭代过滤的属性网络异常节点检测方法及系统，将属性网络邻接矩阵和属性矩阵作为异常节点检测模型的训练数据输入，利用迭代过滤的模型训练过程判定待检测属性网络中的异常节点并输出，且在每次迭代过滤的模型训练中，检测并过滤训练数据中的异常节点并更新训练数据，直至下次迭代过滤的训练数据不再产生新的异常节点。本发明通过迭代过滤的模型训练过程来确保网络的同质性假设，避免异常特征和正常节点相互干扰，造成边缘节点误判，提升模型的检测效果；在压缩节点提取特征时，不仅聚合邻居信息还同时融合节点自身信息，使得提取的特征既包含邻居特征也最大程度保留自身特征，避免节点自身的特征被稀释，提升检测的准确率，添加节点和全局的相似度计算来改善重构误差对节点异常误判的干扰，增强模型对网络异常节点识别能力，具有较好的应用前景。
主权项：1.一种基于迭代过滤的属性网络异常节点检测方法，其特征在于，包含：获取待检测属性网络的图网络数据，所述图网络数据包括属性网络节点、属性网络邻接矩阵和属性网络属性矩阵；将属性网络邻接矩阵和属性矩阵作为异常节点检测模型的训练数据输入，利用迭代过滤的模型训练过程判定待检测属性网络中的异常节点并输出，且在每次迭代过滤的模型训练中，检测并过滤训练数据中的异常节点并更新训练数据，直至下次迭代过滤的训练数据不再产生新的异常节点；其中，所述异常节点检测模型包括依据属性网络的图网络数据并基于共享权重参数学习网络嵌入和属性嵌入的权重共享编码器、将学习到的网络嵌入和属性嵌入在特征空间中进行特征组合并获取节点嵌入信息和网络全局信息的特征融合器、从组合后的网络特征中重构属性网络的网络结构和节点属性的双通道解码器和依据网络结构重构误差、节点属性重构误差、节点嵌入信息和网络全局信息之间的相似度对网络节点异常进行判定的异常节点判别器和将判定的网络异常节点和异常节点对应特征进行过滤的节点过滤器。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于迭代过滤的属性网络异常节点检测方法及系统
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