福建师范大学许力获国家专利权
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龙图腾网获悉福建师范大学申请的专利一种基于超图对比学习的图数据异常检测方法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：CN120316602B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202510811713.4，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于超图对比学习的图数据异常检测方法是由许力;董莉梅;章红艳;李雁姿设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于超图对比学习的图数据异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于超图对比学习的图数据异常检测方法，属于图数据异常检测领域。所述方法，包括：对原始图进行节点杰卡德相似度的计算，并基于节点杰卡德相似度构建超边，得到超图；基于超图，根据超边同质性生成对比学习所需的正负样本，进行对比学习训练，得到对比学习训练模型；基于对比学习训练模型，得到节点和超边表示，对两组增强视图中的节点属性和超图结构分别进行重建，并联合其在多个视图中的重建误差来进行异常检测。本发明增强了模型对异常模式的捕捉能力，并且提高了异常检测的鲁棒性。
本发明授权一种基于超图对比学习的图数据异常检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超图对比学习的图数据异常检测方法，其特征在于，包括： 对原始图进行节点杰卡德相似度的计算，并基于节点杰卡德相似度构建超边，得到超图； 基于超图，根据超边同质性生成对比学习所需的正负样本，进行对比学习训练，得到对比学习训练模型； 基于对比学习训练模型，得到节点和超边表示，对两组增强视图中的节点属性和超图结构分别进行重建，并联合其在多个视图中的重建误差来进行异常检测； 超图构建过程如下： 遍历原始图的每个节点，获取节点的一阶邻居集合，节点集 ，E为边集，i=1,2,3,……,n，n为节点总数，； 对于任意节点对，其中且，计算节点和节点的共同邻居数 量，即邻居集合交集，为衡量节点之间结构相似性，引入杰卡德相似系数进行度量： 设定相似度阈值进行筛选，其中，若节点对相似度值超过阈值，则将相应 的节点对视为语义一致的候选关系，并将其加入同一超边；聚合满足条件的节点组，最终 生成超边集：，其中，为超边总数，且，每条超边包含一组相似的节 点，其在结构上相似，构造得到的超图表示为。
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