| 题名 | 异质网络的异常目标检测方法、装置、设备及存储介质 |
| 发明人 | |
| 第一发明人 | 史玉回
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| 申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人 | 南方科技大学
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| 第一申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号
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| 当前申请人 | 南方科技大学
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| 当前申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 当前第一申请人 | 南方科技大学
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| 当前第一申请人地址 | 518055 广东省深圳市南山区西丽学苑大道1088号 (广东,深圳,南山区)
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| 申请号 | CN201910020777.7
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| 申请日期 | 2019-01-09
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| 公开(公告)号 | CN109948000B
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| 公开日期 | 2023-04-07
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| 授权日期 | 2023-04-07
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| 专利状态 | 授权
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| 法律状态日期 | 2023-04-07
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| 专利类型 | 授权发明
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| 学校署名 | 第一
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| 摘要 | 本发明公开了一种异质网络的异常目标检测方法、装置、设备及存储介质，该异常目标检测方法包括：获取异质网络的输入信息数据；根据该输入信息数据建立图神经网络模型；基于该输入信息数据和该图神经网络模型输出异常目标。本发明通过将异质网络的输入信息数据建立图神经网络模型，基于该输入信息数据和该图神经网络模型输出异常目标，该方法采用图神经网络模型，该模型与实际逼近程度高，从而使得检测结果准确。本发明可广泛应用于大数据的异质网络数据处理和分析检测。 |
| 其他摘要 | 本发明公开了一种异质网络的异常目标检测方法、装置、设备及存储介质，该异常目标检测方法包括：获取异质网络的输入信息数据；根据该输入信息数据建立图神经网络模型；基于该输入信息数据和该图神经网络模型输出异常目标。本发明通过将异质网络的输入信息数据建立图神经网络模型，基于该输入信息数据和该图神经网络模型输出异常目标，该方法采用图神经网络模型，该模型与实际逼近程度高，从而使得检测结果准确。本发明可广泛应用于大数据的异质网络数据处理和分析检测。 |
| IPC 分类号 | G06F16/901
; G06N3/044
; G06N3/084
; G06Q50/00
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| INPADOC 法律状态 | （ENTRY INTO FORCE OF REQUEST FOR SUBSTANTIVE EXAMINATION）[2019-07-23][CN]
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| INPADOC 同族专利数量 | 1
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| 扩展同族专利数量 | 1
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| 优先权日 | 2019-01-09
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| 专利代理人 | 唐致明
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| 代理机构 | 广州嘉权专利商标事务所有限公司
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| 相关链接 | [来源记录] |
| 来源库 | PatSnap
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| 成果类型 | 专利 |
| 条目标识符 | http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/523587 |
| 专题 | 南方科技大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 |
史玉回,曲良,黄骏. 异质网络的异常目标检测方法、装置、设备及存储介质[P]. 2023-04-07.
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| 条目包含的文件 | 条目无相关文件。 | |||||
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