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龙图腾网获悉深圳市检验检疫科学研究院;深圳大学申请的专利异常检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质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：CN120744772B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202511174131.6，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权异常检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质是由李珺;黄孙杰;李萱;邢军;李俊杰;赵根设计研发完成，并于2025-08-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本异常检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于数据检测技术领域，提供了一种异常检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质，包括：根据固体物品在进出口过程的交互数据构建原始结构属性图，基于数据增强策略对原始结构图进行结构性增强得到多个高阶子图，获取多个进出口固体物品之间隐含的交互关系，利用训练后的多阶对比学习模型对进出口固体物品的局部特征信息进行建模；将原始结构属性图按照实体之间的拓扑连接关系划分为多个社区，利用多个社区结构获取进出口固体物品的全局特征信息，根据进出口固体物品的局部特征信息和全局特征信息对目标实体进行异常检测，上述方法利用了固体物品各个维度的属性和结构信息，提高了进出口固体物品异常检测精度。

本发明授权异常检测方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种异常检测方法，其特征在于，所述方法包括： 根据固体物品在进出口过程中生成的交互数据构建原始结构属性图，所述原始结构属性图中的每个节点包括所述固体物品、所述固体物品在进出口过程中对应的口岸，所述原始结构属性图中的边为多个所述节点之间的交互关系； 以所述原始结构属性图中的每个节点作为目标节点，根据数据增强策略对根据每个所述目标节点构成的第一结构子图进行结构性增强，得到每个所述目标节点对应的多个原始高阶子图，其中，所述第一结构子图为基于所述原始结构属性图并利用预设算法生成，所述原始高阶子图的节点由所述原始结构属性图中的节点经过转换得到，所述原始高阶子图中多个节点间蕴含的交互信息丰富程度高于所述原始结构属性图中多个节点间的交互信息； 根据基于拓扑关系的社区检测算法将所述原始结构属性图划分为多个社区，所述社区包括多个节点之间的拓扑信息，基于此获取所述社区内多个节点对之间的拓扑异常度估计； 基于多个所述原始高阶子图和划分社区，利用训练后的异常检测模型以及所述社区内多个节点对之间的拓扑异常度估计对所述进出口过程中的固体物品进行异常检测； 基于所述第一结构子图获取每个所述目标节点对应的多个构建单元，所述构建单元根据所述第一结构子图中多个节点之间的邻接关系确定； 确定多个所述构建单元之间的连接规则； 根据所述连接规则连接多个所述构建单元，以获取每个所述目标节点对应的多个所述原始高阶子图； 获取每个节点的共享邻域，所述共享邻域用于度量多个所述节点之间的邻域相似性； 基于所述原始结构属性图和所述共享邻域，利用聚类算法对多个节点进行分组，以获取多个所述社区，所述目标节点存在于所述社区； 利用余弦距离计算每个所述社区中每个节点与其他节点的属性相似度，得到多个属性相似度参数； 基于多个属性相似度参数和所述社区中节点的数量确定每个所述社区中多个节点之间的拓扑异常度估计。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市检验检疫科学研究院;深圳大学，其通讯地址为：518000 广东省深圳市福田区福田街道福强路1011号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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