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龙图腾网获悉国家计算机网络与信息安全管理中心申请的专利基于图挖掘的电信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：CN116775943B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202310498578.3，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权基于图挖掘的电信异常检测方法是由万辛;刘冠男;倪善金;杨博;林浩;吴俊杰;石瑾;计哲;宁珊;孙旭东设计研发完成，并于2023-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图挖掘的电信异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图挖掘的电信异常检测方法。克服了现有技术在进行电信异常检测时检测效率低和检测不够精准等问题。检测方法对通联记录数据处理后组织成图，将图由全图划分成一系列子图，进行图表征的局部学习和全局学习，获得节点级别的本地表征和子图级别的全局表征，通过异常检测算法得到每个子图的异常得分，选取异常得分最高的部分子图，通过异常检测算法得到这些子图中每个节点的异常得分，取异常得分最大的部分节点作为最终检测结果输出。此检测方法能实现大规模图中电信异常行为高效准确的检测。

本发明授权基于图挖掘的电信异常检测方法在权利要求书中公布了：1.基于图挖掘的电信异常检测方法，包括以下步骤： 步骤一：以号码为节点，通话记录为边，将通联记录数据组织成图，根据节点间联系紧密程度将图由全图划分成一系列子图； 步骤二：以号码的时空聚合特征和通话记录的静态属性作为节点的特征信息，使用GraphSage图表征学习技术在节点层次进行局部学习，获得节点的表征向量Z并拆分为本地表征向量Zl和全局表征向量Zg；将一个子图中所有节点的全局表征向量Zg通过池化操作聚合成子图级别的表征向量ZGi；把每个子图视为一个超节点，在子图层次使用GraphSage图表征学习技术进行全局学习获得表征向量ZGi’，将表征向量ZGi更新为表征向量ZGi’，并用表征向量ZGi’覆盖该子图中所有节点的全局表征向量Zg； 步骤三：以最近一次更新后的节点表征向量Z代替号码的时空聚合特征和通话记录的静态属性作为节点的特征信息，迭代进行步骤二的局部学习和全局学习过程，迭代直至收敛，最后得到子图的全局表征和节点的本地表征； 步骤四：以子图的全局表征为输入，通过异常检测算法得到每个子图的异常得分；选取异常得分最高的部分子图，以子图内部节点的本地表征为输入，通过异常检测算法得到每个节点的异常得分，取异常得分最大的部分节点作为最终检测结果输出； 所述静态属性包括通话开始时间、通话结束时间、通话时长、主叫地和被叫地； 所述时空聚合特征由主被叫号码历史通联关系和静态属性计算得到，包括平均每月活跃天数、平均每日呼叫次数、呼叫接通概率和通话离散度。

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