公开(公告)号：CN118862948A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410786500.6

申请日：2024-06-18

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 王伟 ,  李晗溪 ,  陈国荣 ,  韩昫 ,  卫相宇 ,  刘鹏睿 ,  吕晓婷 ,  许向蕊 ,  陈政 ,  胡福强 ,  祝咏升 ,  段莉 ,  李超

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/096 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明提供了一种基于知识蒸馏和锐度感知最小化的个性化联邦学习方法。该方法包括：服务器生成全局共享无标签伪数据集，并下发给各个客户端；客户端利采用锐度感知最小化方法对本地模型进行优化，得到优化后的本地模型wc；客户端利用本地数据集和无标签伪数据集生成本地知识，服务器对各个客户端的本地知识中的logits依据权重系数进行加权运算得到全局#imgabs0#将由全局原型p和全局#imgabs1#构成的全局知识下发给各个客户端；客户端根据本地logits和全局知识中的全局#imgabs2#对本地模型wc进行更新。本发明利用无标签伪数据集作为公共数据集进行知识蒸馏，就能够实现良好的性能。服务器利用权重对本地知识进行聚合，以获得高质量的全局知识，用于提升本地模型性能。

公开(公告)号：CN116484192A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310479709.3

申请日：2023-04-28

Applicant: 北京交通大学 ,  西安交通大学

Inventor： 王伟 ,  卫相宇 ,  马小博 ,  管晓宏

IPC: G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提供了一种无监督异配异质图的异常节点检测方法。该方法包括：构建不同元路径下图的邻接矩阵和节点的属性向量表示；利用局部结构编码器引入节点的k阶邻居进行排序，学习节点与其k阶邻居之间的相关性，输出捕获了不同邻居特征和元路径语义关系的隐藏节点表示和重构的节点属性向量；利用节点特征编码器学习不同元路径下的节点的高阶结构特征向量，输出不同元路径下隐藏节点结构特征向量和重构的节点结构特征向量；计算出节点的属性误差、结构误差和节点异常分数。本发明可以在不依赖数据标注的情况下进行异常节点检测，不需要重新训练所有节点就可对新加入的节点进行检测，可以提高异配异质属性图和同配异质属性图中异常节点检测的准确性。