基于超球面对偶学习的双通道图异常检测方法

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学术论文 | 更新时间：2025-12-24

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- 基于超球面对偶学习的双通道图异常检测方法
- Anomaly Detection with Dual-Channel Heterogeneous Graph Neural Network Based on Hypersphere Dual Learning
- 李青，钟将，倪航
- 电子学报 2024年52卷第7期页码：2212-2218
- 作者机构：
  1.西北工业大学计算机学院，陕西西安 710072
  2.重庆大学计算机学院，重庆 400044
- 作者简介：
  李青女，1989年5月出生于陕西省西安市.现为西北工业大学计算机学院副教授、硕士生导师，主要研究方向为图数据挖掘与自然语言处理.在国内外发表学术论文40余篇.E-mail: qingli@nwpu.edu.cn
  钟将男，1974年4月出生于河南省南阳市.1995年毕业于重庆大学计算机学院，现为重庆大学教授，从事大数据分析与挖掘方面的研究工作.E-mail: zhongjiang@cqu.edu.cn
  倪航男，2001年11月出生于江苏省南通市.2023年毕业于西北工业大学教育实验学院.主要研究方向为深度学习.E-mail: nihang@mail.nwpu.edu.cn
- 基金信息：
  国家自然科学基金(62102316;62171382);中央高校基本科研业务费资助项目（No.‍G2021KY05114）;“十四五”共用信息系统装备预先研究项目(315197202);航空科学基金(20200051053002)
- DOI： 10.12263/DZXB.20231106
  中图分类号：
- 修回：2024-05-23 ，
- 稿件说明：
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