能中顶会的创新点：GNN+时序异常检测！

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GNN可以用于多变量时间序列的异常检测，尤其是在数据具有图结构特征时。通过结合GNN的特性和其他深度学习技术，可以在多元时间序列数据中发现异常模式，从而在金融、医疗、工业监控等多个领域发挥作用。 今天盘点 用于时序异常检测的GNN相关的顶会论文 19篇 ，论文的方法和创新点我都帮同学们总结好了，大家可以用作参考。 扫码 添加小享，回复“ 创新点19 ”   免费获取 全部顶会 论 文合集 VARIATIONAL ADAPTIVE GRAPH TRANSFORMER FOR MULTIVARIATE TIME SERIES MODELING 方法： VG-Trans由G-Trans模块和嵌入引导的概率生成模块组成，能够捕捉跨通道和长距离时间依赖关系，并考虑MTS中的随机性和复杂分布。为了实现高效优化，引入了自编码变分推断方案和预测与重构损失的联合优化目标。 创新点： G-Trans模块：通过将图形结构引入Transformer，G-Trans模块能够捕捉跨 ………………………………