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本发明是关于一种基于角色发现的动态信息网络异常演化节点检测方法。包括:获取动态信息网络多个历史时刻的网络子快照,对各网络子快照的每个节点进行特征提取获得各网络子快照的特征矩阵通过非负矩阵分解对特征矩阵Vt进行降维分解得到非负矩阵Gt∈RN×r和其中,r<min(N,ft),通过公式计算获得目标非负矩阵Gt;建立角色演化矩阵E;采用多个历史时刻的角色矩阵作为训练数据学习角色演化矩阵E获得角色演化矩阵模型E(i);通过角色演化矩阵模型E(i)预测t+1时刻的角色矩阵通过t+1时刻实际角色矩阵Gt+1和计算t+1时刻演化异常分数矩阵设置预设异常分数区间,判断演化异常分数矩阵F(i)中各节点的异常分数是否在预设异常分数区间中,当不在时判断该节点为异常演化节点。