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

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