一种基于相似性学习融合模型的异常检测方法及系统

    公开(公告)号:CN115169426A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210163026.2

    申请日:2022-02-22

    摘要: 本发明属于智能用电技术领域,提供了基于相似性学习融合模型的异常检测方法及系统。其中,该方法包括获取待检测的用电信息;基于训练好的相似性学习融合模型进行用电异常检测;其中相似性学习融合模型的训练过程为:基于预先获取的电力数据构建异构信息网络,同时进行用户相似性用电行为学习,得到相似性用电行为分组;基于相似性用电行为分组,分别对不同组的用电行为数据进行上下文学习,获得用户的用电表示向量;采用图注意力机制来捕获相似性分组向量和不同组的用电表示向量之间相互依赖关系,从而获得用户的综合表示向量;利用用户的综合表示向量,构建softmax预测函数;基于softmax预测函数输出值的损失函数训练相似性学习融合模型的学习参数。