基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡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期行為的樣本點的過程。在高維時序數(shù)據(jù)中，傳感器間潛在的關聯(lián)關系對于預測或檢測任務的性能具有較大影響。圖神經(jīng)網(wǎng)絡是一種基于節(jié)點的近鄰關系學習節(jié)點表征的深度模型，能夠有效建模傳感器間的復雜關聯(lián)。然而，現(xiàn)有基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡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系，不能很好地學習傳感器間的依賴關系。（剩余21564字）