内容概要：本文介绍了一种基于对比学习的图异常检测算法，涵盖数据预处理、对比样本构建、模型设计（含选择适当的GNN架构及设计对比学习模块）、异常检测流程、结果评估方法和代码实例六个主要环节。文章特别强调在常规数据集（如Cora、PubMed）的应用上力求获得较高的AUC分数，超过80%，并且提供了详细的操作指导和Python源代码示例供开发者学习。 适用人群：主要面向有一定机器学习、深度学习理论基础，尤其关注图结构数据处理的研究人员、数据科学家和技术专家。对于有志于从事网络安全监控、金融风控等领域工作的专业人士尤为有用。 使用场景及目标：①针对具有大量节点关系的数据结构进行高效的异常识别；②利用先进的AI技术和工具箱快速搭建并迭代优化系统性能，达成高效准确的预测；③为后续研究提供参考和启示。 其他说明：文中不仅深入解析了每一阶段的技术细节，而且通过具体的Python实现片段帮助读者更好地理解和实践这一复杂的过程。对于期望深入挖掘对比学习在非传统数据格式下应用可能性的人而言是个宝贵的参考资料。
