基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的時序信號異常檢測方法

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摘要 高維時序數(shù)據(jù)異常檢測是指從多元時間序列中識別出偏離整體模式或偏離預(yù)期行為的樣本點(diǎn)的過程。在高維時序數(shù)據(jù)中，傳感器間潛在的關(guān)聯(lián)關(guān)系對于預(yù)測或檢測任務(wù)的性能具有較大影響。圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于節(jié)點(diǎn)的近鄰關(guān)系學(xué)習(xí)節(jié)點(diǎn)表征的深度模型，能夠有效建模傳感器間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)。然而，現(xiàn)有基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的異常檢測方法大多依賴于單一的相似度度量來捕捉傳感器間的關(guān)系，不能很好地學(xué)習(xí)傳感器間的依賴關(guān)系。（剩余21564字）