Cora_anomaly_detection——用机器学习识别异常点

Cora_anomaly_detection是一种基于机器学习的算法，可以用于识别在Cora数据集中的异常数据。该算法通过遍历Cora图中的所有节点，并计算它们与其它节点之间的相似度得分。得分低于某个预定阈值的节点即被确定为异常点。Cora_anomaly_detection算法能有效地识别出那些与正常数据偏离过大的节点，有助于帮助机器学习实践中的数据清洗和监控。如有兴趣，可以到我们的下载站点下载其源代码和使用指南。