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龍圖騰網獲悉上海交通大學申請的專利基于多屬性圖的圖神經網絡業務流程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：CN116127325B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202310239298.0，技術領域涉及：G06F18/214；該發明授權基于多屬性圖的圖神經網絡業務流程異常檢測方法和系統是由曹健;關威;錢詩友設計研發完成，并于2023-03-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多屬性圖的圖神經網絡業務流程異常檢測方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于多屬性圖的圖神經網絡業務流程異常檢測方法和系統，包括：步驟1：通過多圖生成器將事件日志中的軌跡轉換為多張圖；步驟2：將轉換后的多張圖輸入到多圖編碼器中進行獨熱編碼和位置編碼，獲得每個節點的隱藏表示；步驟3：通過多序列解碼器將每個節點的隱藏表示解碼成概率分布；步驟4：通過異常得分計算器根據概率分布計算異常分數，并根據閾值將軌跡和屬性標記為異常或正常。本發明解決了業務流程領域中異常檢測技術問題，能夠自動檢測事件日志中的異常軌跡并指出異常的根本原因。

本發明授權基于多屬性圖的圖神經網絡業務流程異常檢測方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多屬性圖的圖神經網絡業務流程異常檢測方法，其特征在于，包括： 步驟1：通過多圖生成器將事件日志中的軌跡轉換為多張圖； 步驟2：將轉換后的多張圖輸入到多圖編碼器中進行獨熱編碼和位置編碼，獲得每個節點的隱藏表示； 步驟3：通過多序列解碼器將每個節點的隱藏表示解碼成概率分布； 步驟4：通過異常得分計算器根據概率分布計算異常分數，并根據閾值將軌跡和屬性標記為異常或正常； 所述步驟1包括： 計算每個直接跟隨關系b,c的出現次數，表示在事件日志L中活動b被活動c直接跟隨； 生成有向全局圖GL，其中包含軌跡中的所有活動作為節點，當且僅當直接跟隨關系b,c的出現次數不低于β*|L|次時，有向邊b←c存在于有向全局圖GL中，其中β是用戶選擇的閾值； 對軌跡t生成一個有向事件圖Gt，其中包含作為節點的軌跡t的事件，對于有向事件圖Gt，若eactivity←e′activity是有向全局圖GL中的一條邊，則有一條邊e←e′在有向事件圖Gt中，其中e代表事件，eactivity代表事件中的活動名稱； 將有向事件圖Gt調整為有向連通圖，若事件e在軌跡t中直接跟隨事件e′，則e←e′在有向事件圖Gt中存在； 將有向事件圖Gt作為屬性集合中每個屬性的單獨圖進行導出，對于屬性集合中的每個屬性a，通過將有向事件圖Gt的節點從事件e分別替換為事件e中的屬性a，得到多張圖； 所述步驟2包括： 由軌跡t生成的多張圖，每個圖都包含|t|個節點，其中|t|表示軌跡t的長度，為每個圖分配不同的獨熱編碼、位置編碼和GAT網絡； 利用獨熱編碼將離散的屬性值轉化為二進制向量，在獨熱編碼之后，圖中節點的值被轉換為二維向量，其長度是屬性a的所有屬性值的個數； 將關于事件在軌跡中的相對或絕對位置的信息注入到獨熱編碼中，使用的位置編碼如下： 其中，pos是事件位于序列中的位置；i是獨熱編碼后的向量中的第i個維度；是屬性a的所有可能的屬性值的個數； 使用GAT網絡對節點進行編碼，獲得節點的隱藏表示 獲取這些隱藏表示的平均值用于多序列解碼器中的GRU網絡的初始隱藏狀態： 多圖編碼器輸出|t|*A個隱藏表示{h1,h2,…,h|t|*A}和A個多序列解碼器中的GRU網絡的初始隱藏狀態其中|t|是軌跡t的長度，A是屬性的數量；是屬性a對應的圖中第|t|個節點的隱藏表示；h|t|*A是第|t|*A個隱藏表示；是第A個屬性對應的多序列解碼器中的GRU網絡的初始隱藏狀態； 所述步驟3包括： 所有多圖編碼器的輸出{h1,h2,…,h|t|*A}經過縮放點積注意力層，并生成ce輸入到GRU網絡中，表達式為： 其中，ce表示注意力機制的輸出，是向量hi的加權求和； 對于第一個屬性，只使用上一時刻的地面真實屬性值te-1,1來指導預測當前事件e的屬性值的概率分布，表達式為： 其中，是和的連接，被輸入GRU中；是te-1,1的嵌入向量；GRU的初始隱藏狀態是多圖編碼器的輸出 表示第一個屬性對應的多序列解碼器中的GRU在第e個時間步輸出的隱藏表示；表示第一個屬性對應的多序列解碼器中的注意力機制的輸出，是向量hi的加權求和； 概率分布是事件e的第一個屬性的所有可能值的概率分布，通過以下方式計算： 其中，表示一個可學習的權重矩陣。

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