| 基于图注意力机制和Transformer的异常检测 |
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| 引用本文： | 严莉,张凯,徐浩,韩圣亚,刘珅岐,史玉良. 基于图注意力机制和Transformer的异常检测[J]. 电子学报, 2022, 50(4): 900-908. DOI: 10.12263/DZXB.20210722 |
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| 作者姓名： | 严莉 张凯 徐浩 韩圣亚 刘珅岐 史玉良 |
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| 作者单位： | 国网山东省电力公司信息通信公司,山东济南250013,山东大学软件学院,山东济南250101 |
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| 基金项目： | 国网山东省电力公司科技项目 |
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| 摘 要： | 异常检测对电力行业的发展有着重要的影响,如何根据大规模电力数据进行异常检测是重要的研究热点.目前,大多数研究通过聚类或神经网络进行异常检测.但是这些方法忽略了时序数据之间潜在的关联关系及某些特点的重要信息,没有充分挖掘出数据的潜在价值.因此,提出了一种基于图注意力和Transformer的异常检测模型.该模型首先根据数...
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| 关 键 词： | 异常检测 异构信息网络 相似性学习 图注意力网络 Transformer |
Abnormal Detection Based on Graph Attention Mechanisms and Transformer |
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| YAN Li,ZHANG Kai,XU Hao,HAN Sheng-ya,LIU Shen-qi,SHI Yu-liang. Abnormal Detection Based on Graph Attention Mechanisms and Transformer[J]. Acta Electronica Sinica, 2022, 50(4): 900-908. DOI: 10.12263/DZXB.20210722 |
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| Authors: | YAN Li ZHANG Kai XU Hao HAN Sheng-ya LIU Shen-qi SHI Yu-liang |
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