公开(公告)号：CN117333239A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311050997.7

申请日：2023-08-21

Applicant: 南京财经大学

Inventor： 孙宏亮 ,  许品 ,  曹杰 ,  张志旺 ,  陶海成 ,  朱桂祥

IPC: G06Q30/0282 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开一种基于自适应多频谱滤波的图神经网络电商异常检测方法，获取用户评论内容特征和用户评论行为特征；将对同一商品构造用户‑评论图结构；基于伯恩斯坦多项式分别学习得到图的低通和高通滤波器，得到图中节点的低频和高频信号表示；基于固定的带通滤波器，得到图中节点的带通信号表示；使用注意力机制，融合得到的低通、带通、和高通信号，通过注意力损失函数，为每个节点自适应的学习出不同频率信号占该节点最终节点表示的比重；使用softmax层计算最终的节点表示，得到图神经网络模型的预测结果，并根据损失函数，计算节点的分类损失，更新模型参数。本发明缓解了以往的方法会导致的过平滑问题，提升了对电商交易网络中异常节点的识别率。