基于图神经网络的动态网络异常检测算法

郭嘉琰; 李荣华; 张岩; 王国仁

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基于图神经网络的动态网络异常检测算法

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cqvip:动态变化的图数据在现实应用中广泛存在,有效地对动态网络异常数据进行挖掘,具有重要的科学价值和实践意义.大多数传统的动态网络异常检测算法主要关注于网络结构的异常,而忽视了节点和边的属性以及网络变化的作用.提出一种基于图神经网络的异常检测算法,将图结构、属性以及动态变化的信息引入模型中,来学习进行异常检测的表示向量.具体地,改进图上无监督的图神经网络框架DGI,提出一种面向动态网络无监督表示学习算法Dynamic-DGI.该方法能够同时提取网络本身的异常特性以及网络变化的异常特性,用于表示向量的学习.实验结果表明,使用该算法学得的网络表示向量进行异常检测,得到的结果优于最新的子图异常检测算法SpotLight,并且显著优于传统的网络表示学习算法.除了能够提升异常检测的准确度,该算法也能够挖掘网络中存在的有实际意义的异常.

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来源
《软件学报》 |2020年第3期|748-762|共15页
作者
郭嘉琰; 李荣华; 张岩; 王国仁;
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作者单位

北京大学信息科学技术学院北京 100871;

北京理工大学计算机学院北京 100081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
动态网络异常检测; 图神经网络; 图深度学习;

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