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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于集成學習和主動學習的圖異常檢測方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116467666B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310495695.4，技術領域涉及：G06F18/2433；該發明授權一種基于集成學習和主動學習的圖異常檢測方法和系統是由王海帥;鄭鑫;高揚;蔡曉旭;卜佳俊;王煒設計研發完成，并于2023-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于集成學習和主動學習的圖異常檢測方法和系統在說明書摘要公布了：一種基于主動學習和集成學習的圖異常檢測方法和系統，包括：采集數據并預處理，選擇不同的圖異常檢測模型，并對每個模型進行訓練，計算出圖數據上每個節點的異常分數及嵌入向量；利用主動學習的策略，根據數據特征，從未標記數據中選擇一些樣本進行標記，并將其加入到集成模型的訓練集中；使用主動學習獲得的訓練集，來訓練集成模型，集成模型的輸入是節點在多個圖異常檢測模型中的節點嵌入和節點異常打分。集成模型包含一個權重預測模塊，給出每個圖異常檢測模型的集成權重，這個權重最終會乘上對應圖異常檢測模型輸出的異常得分，然后求和獲得每個節點的最終得分作為集成模型的最終得分。本發明能利用少量標記數據提高異常檢測的準確性。

本發明授權一種基于集成學習和主動學習的圖異常檢測方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于集成學習和主動學習的圖異常檢測方法，其特征在于，包括以下步驟： S1：采集數據并對數據進行預處理； S2：選擇不同的圖異常檢測模型，并對每個圖異常檢測模型進行訓練，計算出在圖數據上每個節點的異常分數以及每個節點的嵌入向量； S3：利用主動學習的策略，從未標記數據中選擇一些樣本進行標記，并將其加入到訓練集中；使用主動學習的策略，基于步驟S2得到的每個節點的異常分數以及每個節點的嵌入向量，計算每個節點的四種主動學習策略的得分，四種主動學習策略分別是：節點中心性策略、節點不確定度策略、傳播可疑度策略、節點區分度策略；根據每一種主動學習策略從未標記數據中分別挑選一個樣本，獲取每個樣本的標簽，并將樣本加入到訓練集中，以提高集成模型的性能； S4：使用訓練集來訓練集成模型，集成模型使用節點的異常分數和節點的嵌入向量計算獲得每個節點的最終異常得分；集成學習被作為一種將多個基本模型進行融合的方法；集成學習的具體流程為： 使用主動學習獲得的帶有標簽信息的圖數據作為訓練集來訓練集成模型，使其能夠在未見過的數據上實現異常檢測；其中，集成模型由多個基本圖異常檢測模型組成，每個圖異常檢測模型都會關注到圖上不同類型的異常；通過將這些基本圖異常檢測模型的輸出進行融合，集成模型利用每個節點的節點嵌入以及異常打分來得到最終預測結果； S5：重復步驟S3至S4，直到達到預設的迭代次數； S6：輸出最終節點的異常得分。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。