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基于边卷积神经网络的半监督图数据异常检测技术研究的开题报告
一、选题背景
图数据异常检测是现代数据分析领域中的重要问题，该问题广泛应用于金融领域、网络安全领域等广泛领域。随着计算机技术的飞速发展，图数据异常检测的需求越来越高，因此各种图数据异常检测技术也相继问世。
目前，深度学习技术在异常检测领域中得到了广泛应用。基于深度学习的异常检测技术在图数据上取得了一定的成果，但是仍然面临着一些挑战。例如，在传统的神经网络中，边（Edge）无法被直接处理，因此一些在图数据中非常重要的特征无法被很好地表示。为了解决这个问题，可以利用神经网络上的卷积操作来处理边。目前，有一些基于卷积神经网络的图数据异常检测技术已经被提出，如基于GCN的图数据异常检测技术。但是这些技术仍然面临一些问题，比如训练数据集往往是不完整的，这使得神经网络在训练过程中可能会出现过度拟合的现象，而且一些低维的图数据特征可能会被忽略。
二、研究内容及意义
本文将研究基于边卷积神经网络的半监督图数据异常检测技术。本文将采用边卷积神经网络的思路来处理边，以提高图数据的特征表示能力。与传统的卷积神经网络不同的是，我们不仅仅要考虑节点之间的关系，同时还要考虑它们之间的边。通过神经网络的学习过程，我们将使神经网络更好地理解图数据的结构信息。
同时，我们还将研究如何利用半监督学习的思路，在数据不完整的情况下提高神经网络的泛化能力，减少过度拟合现象。我们将探讨如何有效地利用未标注的数据来辅助神经网络的训练。
本次研究的意义在于提高图数据的异常检测精度和效率，为金融领域、网络安全领域等提供帮助。同时，本文将探索新型深度学习技术的应用，丰富深度学习技术在异常检测领域中的应用场景，推动深度学习技术的发展。
三、研究方法
本文的研究方法主要包括以下几个方面：
1.数据预处理：本文将会使用真实的图数据集进行实验，因此在实验之前，首先需要对数据集进行预处理。按照常规流程，我们将数据集划分成训练集和测试集，同时将部分数据打上异常标记。
2.边卷积神经网络的建立：本文将建立基于边卷积神经网络的异常检测模型。网络的输入将包括图中的节点特征以及节点之间的边信息。网络的输出将是每个节点的异常得分。
3.半监督学习思路的应用：本文将探讨如何使用半监督学习的思路来提高神经网络的泛化能力。具体来说，我们将利用未标注的数据来进行模型的训练，以减少过度拟合现象。
4.模型评估：本文将采用多个指标来评估模型的性能，包括准确率、精确度、召回率等。同时，我们也将比较我们所提出的基于边卷积神经网络的异常检测技术与传统的异常检测技术的性能差异。
四、预期成果
本文预计从以下几个方面取得一定的成果：
1.提出一种基于边卷积神经网络的图数据异常检测技术，以提高图数据的特征表示能力。
2.探索如何利用半监督学习的思路，在数据不完整的情况下提高神经网络的泛化能力。
3.在实验中验证所提出的技术的有效性，并与传统的异常检测技术进行比较，以证明所提出的技术具有一定的优势。
五、研究进度安排
2021.09-2021.10：完成文献调研，了解当前基于深度学习的异常检测技术的发展现状。
2021.11-2022.02：进行数据预处理，并搭建基于边卷积神经网络的异常检测模型。
2022.03-2022.05：研究如何利用半监督学习的思路提高模型的泛化能力。同时，我们将进行模型训练与测试，并对模型的性能进行评估。
2022.06-2022.08：撰写论文，准备答辩材料。
2022.09：完成论文以及答辩。
六、参考文献
[1]Du,Y.,Yang,L.,andZhou,W.(2019).AnomalyDetectioninGraphDatawithConvolutionalNeuralNetworks.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering.
[2]Wu,Z.,Pan,S.,Chen,F.,long,G.,Zhang,C.,andYu,P.S.(2020).AComprehensiveSurveyonGraphNeuralNetworks.IEEETransactionsonNeuralNetworksandLearningSystems.
[3]Zhou,J.,Cui,G.,Zhang,Z.,Yang,C.,Liu,Z.,andSun,M.(2018).GraphConvolutionalNetworks:AComprehensiveReview.AppliedMathematicsandComputation.
[4]Ying,R.,He,R.,Chen,K.,Eksombatchai,P.,Hamilton,W.L.,andLeskovec,J.(2018).GraphConvolutio