文档摘要

3.1.2 机器学习驱动的异常检测（孤立森林、聚类、图神经网络） 3.1.2 机器学习驱动的异常检测（孤立森林、聚类、图神经网络） 在税收风险识别体系中，异常检测是挖掘潜在高风险纳税主体的核心手段。传统规则引擎虽能覆盖已知风险模式，却难以应对日益复杂、隐蔽甚至动态演化的逃税行为。此时，机器学习驱动的无监督或半监督异常检测方法便展现出强大的适应性与泛化能力。 会员。《3.1.2 机器学习驱动的异常检测（孤立森林、聚类、图神经网络）》收录于灏天文库文集《大数据税收》，提供技术教程、实践指南与问题解决方案，支持在线阅读、全文检索与知识沉淀，助力开发者系统化学习。文档编号44656。

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