中国人民大学魏哲巍获国家专利权
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龙图腾网获悉中国人民大学申请的专利一种基于大规模图神经网络的异常检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115310540B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210950334.X，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权一种基于大规模图神经网络的异常检测方法及系统是由魏哲巍;郑艳萍;王涵之;刘家俊;王思博设计研发完成，并于2022-08-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大规模图神经网络的异常检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大规模图神经网络的异常检测方法，包括：将目标场景中的对象之间的关系转换为第一图结构；基于所述第一图结构获取特征矩阵；所述特征矩阵包括所述第一图结构中的节点特征；获取信息传递过程中所述特征矩阵的特征传播向量和误差向量；所述特征传播向量表征所述特征矩阵中节点之间已传递的信息量；所述误差向量表征所述特征矩阵中节点之间未传递的信息量；根据所述特征传播向量和误差向量获取所述特征矩阵的最终节点特征向量；根据所述最终节点特征向量计算节点的识别结果以进行异常检测。本发明所述的方法可以实现在大规模图上的异常检测，在有效时间内得到图上所有节点的识别结果。
本发明授权一种基于大规模图神经网络的异常检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于大规模图神经网络的异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 将目标场景中的对象之间的关系转换为第一图结构；其中，所述对象对应所述第一图结构的节点，所述对象之间的关系对应所述第一图结构的边；所述目标场景中的对象是社交平台或金融系统的所有注册用户，对象之间的关系是用户之间的关注关系或交易关系； 基于所述第一图结构获取特征矩阵；所述特征矩阵包括所述第一图结构中的节点特征，所述节点特征是所述节点的属性信息；所述节点的属性信息是用户的身份、性别、年龄、地域特征标识数据； 获取信息传递过程中所述特征矩阵的特征传播向量和误差向量；所述特征传播向量表征所述特征矩阵中节点之间已传递的信息量；所述误差向量表征所述特征矩阵中节点之间未传递的信息量； 根据所述特征传播向量和误差向量获取所述特征矩阵的最终节点特征向量； 根据所述最终节点特征向量计算节点的识别结果以进行异常检测。
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