20、利用GNN进行网络异常检测与推荐系统构建

于 2025-09-04 13:55:59 发布
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分类专栏： 图神经网络实战指南 文章标签： GNN 网络异常检测 推荐系统
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利用GNN进行网络异常检测与推荐系统构建

1. CIDDS - 001数据集预处理

CIDDS - 001数据集包含多种类型的数据，如数值型的持续时间、分类特征（协议、攻击类型等）、时间戳和IP地址等。为了提高模型的准确性，需要对这些数据进行预处理。

1.1 数据编码
  • 星期几的独热编码 ：从时间戳中提取星期几的信息，并进行独热编码，使列名更具可读性。 
df['weekday'] = df['Date first seen'].dt.weekday
df = pd.get_dummies(df, columns=['weekday']).rename(columns = {'weekday_0': 'Monday', 'weekday_1': 'Tuesday', 'weekday_2': 'Wednesday', 'weekday_3': 'Thursday', 'weekday_4': 'Friday', 'weekday_5': 'Saturday', 'weekday_6': 'Sunday'})
  • 一天中的时间归一化 ：计算一天中的时间，并将其归一化到0到1之间。 
df['daytime'] = (df['Date first seen'].dt.second + df['Date first seen'].dt.minute*60 + df
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13、利用网络流量信息冗余进行高效安全攻击检测
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图神经网络实战（6）——使用PyTorch构建图神经网络
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图数据集通常比简单的连接集合更加丰富，因为节点和边可以具有表示分数、颜色、单词等特征。包含这些额外信息在输入数据中对于生成最佳嵌入至关重要。在本节中，我们将使用 Cora 和 Facebook Page-Page 数据集，首先将它们视为表格数据集，观察香草神经网络在节点特征上的表现如何。然后，尝试在神经网络中加入拓扑信息，实现图神经网络 (Graph Neural Networks, GNN) 架构：一个同时考虑节点特征和边的简单模型。最后，我们将比较两种架构的性能。
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Lua非空判断方法[源码]
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JS表格转Excel实现[可运行源码]
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图片转bin文件存储[项目代码]
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ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
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Anaconda安装与使用指南[项目源码]
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【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
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基于GNN的异常检测：Python实现与应用详解
本文档围绕“基于GNN的异常数据检测”这一核心主题，系统性地构建了一个完整的Python实现项目实例，旨在解决传统异常检测方法在面对高维、非线性、强关联的大规模数据时所面临的精度低、适应性差和可解释性弱等问题...
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