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龙图腾网获悉国家电网公司东北分部;东北大学申请的专利基于图卷积神经网络的移动办公用户异常行为检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116069607B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310068042.8，技术领域涉及：G06F11/34；该发明授权基于图卷积神经网络的移动办公用户异常行为检测方法是由任吉媛;王哲;刘阜阳;宋阳;尹路;彭玉怀设计研发完成，并于2023-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图卷积神经网络的移动办公用户异常行为检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于图卷积神经网络的移动办公用户异常行为检测方法，涉及用户实体行为分析技术领域，本发明通过采用知识图谱技术表示用户操作序列，为用户基线聚类保留了用户操作偏好信息；使用关系图卷积神经网络算法对用户操作图谱聚类出强关联实体集，解决了用户操作基线长度难以确定的问题，降低后期用户操作流数据与基线匹配的难度，提升了操作序列与基线匹配的准确率。本发明提出的通过寻找操作权值最大通路确定操作基线的方法，可完善操作基线语义、持续适应用户操作行为变化。同时，本发明通过构建服务器与客户端协同检测模型，可解决安卓设备受限于算力与带宽不足难以实时检测用户异常行为的问题。

本发明授权基于图卷积神经网络的移动办公用户异常行为检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的移动办公用户异常行为检测方法，其特征在于，当前用户设备带宽支持实时传输用户操作流数据时，所述方法包括： 用户设备向服务器实时上传用户操作流数据； 服务器通过基线聚类算法获取用户操作基线； 服务器实时比较提取出的用户操作序列信息与用户操作基线的编辑距离，求得用户操作偏离程度；所述编辑距离为用户操作偏离程度的量化衡量指标； 比较用户操作偏离程度与偏离阈值的大小；当用户操作偏离程度大于等于阈值时，应用告警并对用户限权；当用户操作偏离程度小于阈值时，日志记录此次比较信息； 其中，所述基线聚类算法包括： 获取用户设备发送的用户操作流数据；并基于固定时间窗口内的操作流数据构建用户操作图谱； 基于所述用户操作图谱，运用关系图卷积神经网络聚类得到强关联实体集； 将每个关系图卷积神经网络聚类得到的强关联实体集与用户操作图谱匹配，并标出相应实体节点，选择权重和最大的路径作为操作基线； 使用符号集合近似算法将操作基线转换为字符串。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人国家电网公司东北分部;东北大学，其通讯地址为：110000 辽宁省沈阳市浑南新区营盘北街1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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