异常节点确定方法、存储介质及程序产品.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114239200A(43)申请公布日2022.03.25(21)申请号202111503590.6(22)申请日2021.12.09(71)申请人阿里云计算有限公司地址310024浙江省杭州市西湖区转塘科技经济区块12号(72)发明人郝怡然(74)专利代理机构北京合智同创知识产权代理有限公司11545代理人李杰张美洁(51)Int.Cl.G06F30/18(2020.01)G06F30/27(2020.01)G06N3/08(2006.01)权利要求书2页说明书11页附图7页(54)发明名称异常节点确定方法、存储介质及程序产品(57)摘要本申请实施例提供了一种异常节点确定方法、存储介质及程序产品，其中，异常节点确定方法，包括：获取初始图网络，其中，初始图网络中的节点包括与电子设备对应的设备节点以及与用户账号对应的账号节点，初始图网络中节点之间的边根据电子设备和用户账号之间的对应关系确定；以初始图网络中的节点作为初始节点进行随机游走，以获取节点序列；根据节点序列对应的子图结构对节点序列进行主题聚类获得主题聚类组，并将节点序列数量位于前列的主题聚类组对应的子图结构确定为目标子图结构；基于目标子图结构对应的节点序列进行图网络重建，根据重建结果确定异常节点。本实施例的方案节省了人工成本以及训练成本，且保证了准确性。CN114239200ACN114239200A权利要求书1/2页1.一种异常节点确定方法，包括：获取初始图网络，其中，所述初始图网络中的节点包括与电子设备对应的设备节点以及与用户账号对应的账号节点，所述初始图网络中节点之间的边根据所述电子设备和所述用户账号之间的对应关系确定；以所述初始图网络中的节点作为初始节点，以节点之间的边为路径进行随机游走，获取初始节点对应的节点序列；根据所述节点序列对应的子图结构对所述节点序列进行主题聚类，获得对应的多个主题聚类组及对应的节点序列数量，并将节点序列数量位于前列的主题聚类组对应的子图结构确定为目标子图结构；基于所述目标子图结构对应的节点序列进行图网络重建，根据重建结果确定所述初始图网络中的异常节点。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述节点序列对应的子图结构对所述节点序列进行主题聚类，获得对应的多个主题聚类组及对应的节点序列数量，包括：调用隐含狄利克雷分布LDA主题模型，根据所述节点序列对应的子图结构对所述节点序列进行主题聚类，获得多个主题聚类组，其中，主题聚类组中包括属于该主题的多个子图结构；根据所述主题聚类组中包括的子图结构，确定该主题聚类组对应的节点序列数量。3.根据权利要求1‑2任一项所述的方法，其中，所述以所述初始图网络中的节点作为初始节点，以节点之间的边为路径进行随机游走，获取所述初始节点对应的节点序列，包括：以所述初始图网络中的所述设备节点作为初始节点，以节点之间的边为路径进行匿名随机游走，获取所述设备节点分别对应的节点序列。4.根据权利要求1‑2任一项所述的方法，其中，以所述初始图网络中的节点作为初始节点，以节点之间的边为路径进行随机游走，获取所述初始节点对应的节点序列，包括：以所述初始图中的节点作为初始节点，确定所述初始节点的邻域子图；以节点之间的边为路径在所述邻域子图中进行随机游走，获取所述初始节点对应的节点序列；所述基于所述目标子图结构对应的节点序列进行图网络重建，根据重建结果确定所述初始图网络中的异常节点，包括：针对任一初始节点，从该初始节点对应的节点序列中确定与所述目标子图结构对应的节点序列；根据确定出的节点序列对该初始节点对应的邻域子图进行重建，根据重建获得的邻域重建子图确定该初始节点是否为异常节点。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据确定出的节点序列对该初始节点对应的邻域子图进行重建之后，所述方法还包括：针对任一初始节点，根据用于重建该初始节点的节点序列所属的主题聚类组，获得所述初始节点对应的主题结构信息集合，其中，主题结构信息集合中包括主题聚类组以及属于该主题聚类组的节点序列的数量占用于重建初始节点的节点序列总数量的比例；将主题结构比例信息的相似度小于预设阈值的任意两个初始节点确定为具有规则等价性的节点；2CN114239200A权利要求书2/2页针对所述初始图网络中确定出的异常节点，将与确定出所述异常节点具有规则等价性的节点确定为异常节点。6.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据重建获得的邻域重建子图确定该初始节点是否为异常节点，包括：若所述邻域重建子图与该初始节点对应的邻域子图之间的差异大于预设差异，则将该初始节点确定为异常节点。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述方法还包括：若初始节点被确定为异常节点，则将和该初始节点邻域子图具有相似结构的其他