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龍圖騰網(wǎng)獲悉麥樂(lè)峰(廈門)智能科技有限公司申請(qǐng)的專利基于知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120069043B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510547772.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06N5/022；該發(fā)明授權(quán)基于知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法是由李秋敏;陳俊威;吳帆設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-04-28向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法在說(shuō)明書摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了基于知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法，涉及數(shù)據(jù)檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，用于解決圖譜實(shí)體關(guān)系過(guò)載關(guān)聯(lián)，增加無(wú)效連接概率的問(wèn)題，通過(guò)多維度特征采集與邏輯回歸模型計(jì)算，精準(zhǔn)獲得數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)，通過(guò)將關(guān)聯(lián)程度系數(shù)與預(yù)設(shè)閾值比對(duì)，確保篩選出的關(guān)聯(lián)實(shí)體具有較高的相關(guān)性，從而提高數(shù)據(jù)連接的準(zhǔn)確性，同時(shí)，統(tǒng)計(jì)備選連接數(shù)量和篩除實(shí)體數(shù)量，并通過(guò)偏差率與變化比率的加權(quán)計(jì)算，動(dòng)態(tài)調(diào)整連接規(guī)則，通過(guò)對(duì)備選連接數(shù)量中關(guān)聯(lián)程度系數(shù)的排序和優(yōu)化，依據(jù)個(gè)體連接關(guān)系，時(shí)間關(guān)聯(lián)度以及數(shù)據(jù)稀疏度，制定一組模糊規(guī)則進(jìn)行模糊推理，根據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)計(jì)算權(quán)重結(jié)果，提高了數(shù)據(jù)利用的效率，增加異常檢測(cè)的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)基于知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法，其特征在于：包括： S1:采集各個(gè)實(shí)體對(duì)應(yīng)的語(yǔ)義相似度、實(shí)體屬性匹配程度、關(guān)系聯(lián)系層級(jí)數(shù)以及實(shí)體交互次數(shù)，通過(guò)代入邏輯回歸計(jì)算，得到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)； S2：獲取數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)，以一個(gè)實(shí)體為個(gè)體，統(tǒng)計(jì)與其相關(guān)所有其他實(shí)體對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)，并與預(yù)設(shè)的關(guān)聯(lián)閾值比對(duì)，選出標(biāo)記為關(guān)聯(lián)實(shí)體的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)的其他實(shí)體并統(tǒng)計(jì)數(shù)量作為備選連接數(shù)量，同時(shí)統(tǒng)計(jì)篩除實(shí)體數(shù)量，并與異常閾值比對(duì)，依據(jù)比對(duì)結(jié)果，啟用調(diào)整連接規(guī)則，采集偏差率以及備選連接數(shù)量的變化比率進(jìn)行加權(quán)計(jì)算得到調(diào)整比例，確定標(biāo)準(zhǔn)連接數(shù)量； 啟用調(diào)整連接規(guī)則，具體步驟為： 采集偏差率以及備選連接數(shù)量的變化比率； 偏差率是用于衡量篩除實(shí)體數(shù)量與異常閾值之間的差異程度，其獲取邏輯是通過(guò)將標(biāo)記為篩除實(shí)體的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)數(shù)量減去異常閾值并與異常閾值進(jìn)行比值計(jì)算得到偏差率P； 備選連接數(shù)量的變化比率是反映當(dāng)前備選連接數(shù)量相較于平均備選連接數(shù)量的波動(dòng)程度，用于衡量備選連接數(shù)量的穩(wěn)定性，其獲取邏輯是將當(dāng)前備選連接數(shù)量減去歷史平均備選連接數(shù)量并與歷史平均備選連接數(shù)量進(jìn)行比值計(jì)算得到備選連接數(shù)量的變化比率R； 將偏差率以及備選連接數(shù)量的變化比率代入加權(quán)公式計(jì)算，得到調(diào)整比例，并添加相應(yīng)的連接規(guī)則： ； 式中，為調(diào)整比例，和分別為控制偏差率以及備選連接數(shù)量的變化比率對(duì)調(diào)整比例的影響權(quán)重； 其中，，確保調(diào)整比例不會(huì)因權(quán)重過(guò)大導(dǎo)致過(guò)度修正； 將調(diào)整比例與備選連接數(shù)量進(jìn)行相乘計(jì)算，得到標(biāo)準(zhǔn)連接數(shù)量B； 對(duì)于標(biāo)記為篩除實(shí)體的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)數(shù)量小于異常閾值，默認(rèn)調(diào)整比例為1，默認(rèn)備選連接數(shù)量為標(biāo)準(zhǔn)連接數(shù)量； S3：獲取標(biāo)準(zhǔn)連接數(shù)量與備選連接數(shù)量，并進(jìn)行比對(duì)，生成連接數(shù)量調(diào)整方案，將與個(gè)體相關(guān)的備選連接數(shù)量中的各個(gè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)按照數(shù)值大小進(jìn)行排序，從小到大進(jìn)行刪除，直至備選連接數(shù)量達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)連接數(shù)量，得到個(gè)體的連接關(guān)系； S4：獲取個(gè)體的連接關(guān)系，得到直接連接實(shí)體以及間接連接實(shí)體，記錄個(gè)體與每個(gè)連接實(shí)體的交互事件時(shí)間戳序列，得到時(shí)間關(guān)聯(lián)度以及數(shù)據(jù)稀疏度； S5：將時(shí)間關(guān)聯(lián)度以及數(shù)據(jù)稀疏度使用模糊邏輯確定數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)程度系數(shù)計(jì)算權(quán)重結(jié)果，并代入下一輪步驟S1中，完成對(duì)知識(shí)圖譜的數(shù)據(jù)異常檢測(cè)的動(dòng)態(tài)閉環(huán)。

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