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GraphRPM: Risk Pattern Mining on Industrial Large Attributed Graphs
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了GraphRPM框架，用于在工业环境中挖掘大型属性图上的风险模式。该工具结合边相关图同构网络和优化的并行计算，降低了计算复杂性，支持有效的风险模式筛选，提升了工业应用的可解释性。
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关键要点
- 本研究提出了GraphRPM框架，用于在工业环境中挖掘大型属性图上的风险模式。
- GraphRPM框架是一个并行分布式的风险模式挖掘工具，旨在解决图数据规模庞大导致的手动提取风险模式的困难。
- 该框架结合了边相关图同构网络和优化的并行图计算操作，显著降低了计算复杂性。
- GraphRPM通过智能筛选有效的风险图模式，提升了工业应用的可解释性。
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