同济大学杜庆峰获国家专利权
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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于因果解纠缠的无监督异常身份识别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：CN119885132B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411969892.6，技术领域涉及：G06F21/31；该发明授权一种基于因果解纠缠的无监督异常身份识别方法是由杜庆峰;张宇;吕嘉琪;李圣设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于因果解纠缠的无监督异常身份识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于因果解纠缠的无监督异常身份识别方法，该方法包括：S1、采用图神经网络对身份输入数据进行特征编码；S2、采用GraphSAGE算法对节点进行特征嵌入计算得到节点的嵌入特征Z，采用图卷积神经网络对嵌入特征Z进一步处理得到特征分解掩码mask，根据节点的嵌入表示Z和特征分解掩码mask计算节点的因果特征Zc和环境特征Zs；S3、基于因果特征Zc和环境特征Zs，使用对比学习算法进行无监督特征学习，得到因果解纠缠模型；S4、采用因果解纠缠模型提取出节点的因果特征表示，采用聚类算法对节点的因果特征表示进行聚类，自动识别出潜在的异常节点。与现有技术相比，本发明具有准确高以及可靠高等优点。
本发明授权一种基于因果解纠缠的无监督异常身份识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于因果解纠缠的无监督异常身份识别方法，其特征在于，包括： S1、采用图神经网络对身份输入数据进行特征编码； S2、采用GraphSAGE算法对节点进行特征嵌入计算得到节点的嵌入特征Z，采用图卷积神经网络对嵌入特征Z进一步处理得到特征分解掩码mask，根据节点的嵌入表示Z和特征分解掩码mask计算节点的因果特征Zc和环境特征Zs； S3、基于因果特征Zc和环境特征Zs，使用对比学习算法进行无监督特征学习，得到因果解纠缠模型； S4、采用因果解纠缠模型提取出节点的因果特征表示，采用聚类算法对节点的因果特征表示进行聚类，自动识别出潜在的异常节点。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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