基于异构信息网络元学习架构的异常检测方法

本发明公开了基于异构信息网络元学习架构的异常检测方法,包括步骤：从原始图中对子图进行采样；对支持集中多个支持图实例采样；对采样图进行迭代，在每个子图中生成结构节点嵌入，输入异构图神经网络模块进行训练更新；根据节点嵌入获得任务嵌入；计算支持损失函数并更新参数；对多个查询图实例进行采样，并按与支持集相同的训练过程来学习节点嵌入和查询损失函数；计算任务权重，进行异常检测并对原始图相应的产品或节点进行异常标注。本发明可以在不同的异构信息网络之间迁移；采用结构模块、异构模块和对比模块分别捕获子图的结构信息、异构特征和未标记信息，在多个异构信息网络上均显著优于最新技术。