基于图神经网络的时序信号异常检测方法

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摘要 高维时序数据异常检测是指从多元时间序列中识别出偏离整体模式或偏离预期行为的样本点的过程。在高维时序数据中，传感器间潜在的关联关系对于预测或检测任务的性能具有较大影响。图神经网络是一种基于节点的近邻关系学习节点表征的深度模型，能够有效建模传感器间的复杂关联。然而，现有基于图神经网络的异常检测方法大多依赖于单一的相似度度量来捕捉传感器间的关系，不能很好地学习传感器间的依赖关系。（剩余21564字）

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