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龍圖騰網(wǎng)獲悉福建師范大學(xué)申請的專利一種基于超圖對比學(xué)習(xí)的圖數(shù)據(jù)異常檢測方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120316602B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510811713.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/2411；該發(fā)明授權(quán)一種基于超圖對比學(xué)習(xí)的圖數(shù)據(jù)異常檢測方法是由許力;董莉梅;章紅艷;李雁姿設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-18向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于超圖對比學(xué)習(xí)的圖數(shù)據(jù)異常檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及一種基于超圖對比學(xué)習(xí)的圖數(shù)據(jù)異常檢測方法，屬于圖數(shù)據(jù)異常檢測領(lǐng)域。所述方法，包括：對原始圖進行節(jié)點杰卡德相似度的計算，并基于節(jié)點杰卡德相似度構(gòu)建超邊，得到超圖；基于超圖，根據(jù)超邊同質(zhì)性生成對比學(xué)習(xí)所需的正負樣本，進行對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型；基于對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，得到節(jié)點和超邊表示，對兩組增強視圖中的節(jié)點屬性和超圖結(jié)構(gòu)分別進行重建，并聯(lián)合其在多個視圖中的重建誤差來進行異常檢測。本發(fā)明增強了模型對異常模式的捕捉能力，并且提高了異常檢測的魯棒性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于超圖對比學(xué)習(xí)的圖數(shù)據(jù)異常檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于超圖對比學(xué)習(xí)的圖數(shù)據(jù)異常檢測方法，其特征在于，包括： 對原始圖進行節(jié)點杰卡德相似度的計算，并基于節(jié)點杰卡德相似度構(gòu)建超邊，得到超圖； 基于超圖，根據(jù)超邊同質(zhì)性生成對比學(xué)習(xí)所需的正負樣本，進行對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練，得到對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型； 基于對比學(xué)習(xí)訓(xùn)練模型，得到節(jié)點和超邊表示，對兩組增強視圖中的節(jié)點屬性和超圖結(jié)構(gòu)分別進行重建，并聯(lián)合其在多個視圖中的重建誤差來進行異常檢測； 超圖構(gòu)建過程如下： 遍歷原始圖的每個節(jié)點，獲取節(jié)點的一階鄰居集合，節(jié)點集 ，E為邊集，i=1,2,3,……,n，n為節(jié)點總數(shù)，； 對于任意節(jié)點對，其中且，計算節(jié)點和節(jié)點的共同鄰居數(shù) 量，即鄰居集合交集，為衡量節(jié)點之間結(jié)構(gòu)相似性，引入杰卡德相似系數(shù)進行度量： 設(shè)定相似度閾值進行篩選，其中，若節(jié)點對相似度值超過閾值，則將相應(yīng) 的節(jié)點對視為語義一致的候選關(guān)系，并將其加入同一超邊；聚合滿足條件的節(jié)點組，最終 生成超邊集：，其中，為超邊總數(shù)，且，每條超邊包含一組相似的節(jié) 點，其在結(jié)構(gòu)上相似，構(gòu)造得到的超圖表示為。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人福建師范大學(xué)，其通訊地址為：350117 福建省福州市閩侯縣上街鎮(zhèn)學(xué)府南路8號福建師范大學(xué)旗山校區(qū)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。