الأبحاث المرتبطة بالكلمة المفتاحية: تعلم تمثيل الرسوم البيانية
-
غابة عزل معززة بالرسم البياني باستخدام Node2Vec وGraphSAGE لاكتشاف شذوذ سلوك المستخدمين المتنقلين A Graph-Augmented Isolation Forest Using Node2Vec and GraphSAGE for Mobile User Behavior Anomaly Detection
2026 | المؤلف: Amaka Patience Binitie وآخرون | المجلة: Journal of Computing Theories and Applications | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم هذه الدراسة غابة العزل المعززة بالرسم البياني (GAIF)، وهي إطار مبتكر غير خاضع للإشراف مصمم لاكتشاف الشذوذ في سلوك المستخدمين على الهواتف المحمولة. من خلال نمذجة المستخدمين وخصائصهم السلوكية كرسم بياني ثنائي، تلتقط GAIF الاعتماديات العلائقية التي تتجاهلها الطرق التقليدية المعتمدة على المتجهات. يستخدم الإطار Node2Vec وGraph Sample and Aggregate (GraphSAGE) لتعلم تمثيلات المستخدمين…
-
تعلم مشفر الميزات مع الشذوذ الاصطناعي لاكتشاف الشذوذ في الرسوم البيانية تحت إشراف ضعيف Learning Feature Encoder With Synthetic Anomalies for Weakly Supervised Graph Anomaly Detection
2026 | المؤلف: Yingjie Zhou وآخرون | المجلة: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering | المجال: الذكاء الاصطناعي (Artificial Intelligence)تقدم الورقة البحثية نهجًا جديدًا للكشف عن الشذوذ في الرسوم البيانية تحت إشراف ضعيف، يركز على تحديد حالات الرسوم البيانية غير العادية، مثل العقد التي تظهر سلوكيات تنحرف بشكل كبير عن الأنماط الطبيعية. يتناول الأسلوب تحدي تعلم تمثيلات الميزات الكامنة الفعالة التي تقلل من التباين داخل الفئة بين البيانات الطبيعية مع الحفاظ على الحساسية تجاه…