技术特征：
1.一种图谱的处理方法，所述方法包括：获取待处理的目标图谱，所述目标图谱中包括节点和有向边；基于所述目标图谱，获取所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息，以及获取所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息；基于所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的节点的信息进行聚合处理，得到每个节点的聚合信息，并基于所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的有向边的信息进行聚合处理，得到每条有向边的聚合信息；基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边。2.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边，包括：基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，以及基于所述目标图谱中至少两条有向边共享的节点的信息和所述至少两条有向边对应的相邻类型信息确定的附加信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边。3.根据权利要求1或2所述的方法，所述基于所述目标图谱，获取所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息，以及获取所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息，包括：将所述目标图谱输入到训练训练的图神经网络gnn模型中，通过所述gnn模型，并基于所述目标图谱，获取所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息，以及获取所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息；所述基于所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的节点的信息进行聚合处理，得到每个节点的聚合信息，并基于所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的有向边的信息进行聚合处理，得到每条有向边的聚合信息，包括：通过所述gnn模型，基于所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的节点的信息进行聚合处理，得到每个节点的聚合信息，并通过所述gnn模型，基于所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的有向边的信息进行聚合处理，得到每条有向边的聚合信息；所述基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边，包括：通过所述gnn模型，基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边。4.根据权利要求3所述的方法，所述gnn模型由一个或多个transformer块构成，所述transformer块基于所述目标图谱中的每条有向边的倍增注意力信息和所述目标图谱中的每个节点的信息确定。5.根据权利要求4所述的方法，所述目标图谱中的每条有向边的倍增注意力信息基于与相应的节点相关联的时间戳信息和与所述有向边相关联的时间戳信息确定。6.根据权利要求5所述的方法，所述方法还包括：
获取与所述有向边相关联的时间戳信息，以及获取与相应的节点相关联的时间戳信息；基于所述与所述有向边相关联的时间戳信息和与相邻有向边相关联的时间戳信息中时间戳的最小值，确定所述有向边对应的第一时间差，并基于所述有向边的两个节点中每个节点相关联的时间戳信息，确定所述有向边的两个节点对应的第二时间差；基于所述第一时间差和所述第二时间差，确定所述目标图谱中的每条有向边的倍增注意力信息。7.根据权利要求1所述的方法，所述基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边，包括：基于预设的剪枝策略对所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息进行削减处理，得到剪枝后的聚合信息；基于剪枝后的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边。8.一种图谱的处理装置，所述装置包括：图谱获取模块，获取待处理的目标图谱，所述目标图谱中包括节点和有向边；邻域信息获取模块，基于所述目标图谱，获取所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息，以及获取所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息；聚合模块，基于所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的节点的信息进行聚合处理，得到每个节点的聚合信息，并基于所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的有向边的信息进行聚合处理，得到每条有向边的聚合信息；异常确定模块，基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边。9.一种图谱的处理设备，所述图谱的处理设备包括：处理器；以及被安排成存储计算机可执行指令的存储器，所述可执行指令在被执行时使所述处理器：获取待处理的目标图谱，所述目标图谱中包括节点和有向边；基于所述目标图谱，获取所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息，以及获取所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息；基于所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的节点的信息进行聚合处理，得到每个节点的聚合信息，并基于所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的有向边的信息进行聚合处理，得到每条有向边的聚合信息；基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边。10.一种存储介质，所述存储介质用于存储计算机可执行指令，所述可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：获取待处理的目标图谱，所述目标图谱中包括节点和有向边；基于所述目标图谱，获取所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息，以
及获取所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息；基于所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的节点的信息进行聚合处理，得到每个节点的聚合信息，并基于所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的有向边的信息进行聚合处理，得到每条有向边的聚合信息；基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边。
技术总结
本说明书实施例公开了一种图谱的处理方法、装置及设备，该方法包括：获取待处理的目标图谱，所述目标图谱中包括节点和有向边；基于所述目标图谱，获取所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息，以及获取所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息；基于所述目标图谱中的每个节点的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的节点的信息进行聚合处理，得到每个节点的聚合信息，并基于所述目标图谱中的每条有向边的内邻域信息和外邻域信息分别与相应的有向边的信息进行聚合处理，得到每条有向边的聚合信息；基于所述每个节点的聚合信息和所述每条有向边的聚合信息，确定所述目标图谱中是否包括异常的节点和/或有向边。和/或有向边。和/或有向边。
技术研发人员：吴若凡 马博群 毛琼 赵文龙 王维强 张天翼
受保护的技术使用者：支付宝（杭州）信息技术有限公司
技术研发日：2022.09.30
技术公布日：2022/12/30