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基于深度强化学习的异常学术引用检测
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作者 王晓菲 朱焱 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第7期2166-2172,共7页
现有高效识别异常引用的算法存在无法充分利用已知的标签信息或伪标签导致训练过程恶化等问题。为此提出一种融合深度强化学习和图神经网络技术的异常检测方法RACD。异常检测智能体可有效提取作者节点的异常引用特征;异常感知环境建模... 现有高效识别异常引用的算法存在无法充分利用已知的标签信息或伪标签导致训练过程恶化等问题。为此提出一种融合深度强化学习和图神经网络技术的异常检测方法RACD。异常检测智能体可有效提取作者节点的异常引用特征;异常感知环境建模驱动智能体充分学习已标注数据中的异常特点,发现未标注数据中的潜在异常。通过智能体与环境的不断交互,获得最优的引用异常检测策略。在真实数据集上进行实验,其结果表明,该方法可有效检测异常学术引用。 展开更多
关键词 图异常检测 异常学术引用 深度强化学习 图神经网络 图注意力网络 图嵌入 学术社交网络
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