基于多角度對(duì)比學(xué)習(xí)的屬性網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)

摘要： 傳統(tǒng)屬性網(wǎng)絡(luò)的異常檢測(cè)多基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)，存在著異常節(jié)點(diǎn)類型較少、對(duì)比學(xué)習(xí)角度單一等不足?；凇肮?jié)點(diǎn)-節(jié)點(diǎn)”對(duì)比和“節(jié)點(diǎn)-子圖”對(duì)比，提出了一種多角度對(duì)比學(xué)習(xí)屬性網(wǎng)絡(luò)異常檢測(cè)的ADMC(anomaly detection on attribute network by multi-angle contrastive learning)模型。主要?jiǎng)?chuàng)新工作有：在原有結(jié)構(gòu)和屬性異常... （共11頁）