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基于异构图对比学习的电力缴费异常社区检测方法及系统
发明专利未知
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10权利要求 · 2 独立
§ Ⅰ
卷宗概要
发明人
李杭唐; 张亚茹; 刘冲; 田昌; 梁明源; 杨智彤; 王晓玉
申请日
Sep 16, 2026
公开日
Oct 20, 2026
IPC 分类
G06Q 20/14 (2012.01)G06Q 50/06 (2024.01)G06N 3/042 (2023.01)G06N 3/0455 (2023.01)G06N 3/08 (2023.01)
本发明公开了基于异构图对比学习的电力缴费异常社区检测方法及系统。电力缴费异常社区检测方法,包括构建异构图,基于异构图构建网络模式视图与元路径视图;利用网络模式视图编码器和元路径视图编码器分别对网络模式视图与元路径视图进行特征编码,根据编码特征跨视图对比学习,得到用户节点表示;根据用户节点表示进行社区生成,得到用户社区;至少根据归一化后的关系聚集指标、环境复用指标和行为突发指标,对用户社区计算社区级异常评分;根据社区级异常评分输出异常社区检测结果。本发明能够用于电力缴费场景下的异常社区识别、风险预警与业务核查。
§ Ⅵ
专利附图
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