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将来的な研究では、「ビジネル プロセッ エック ス サウバージョナリズ」と呼ばれる GNN アーキテクチャ を開発して 異 常 檢 出 性 能 を 向 上 させ る 可 能 性 がありま 。この新規アーキテクチャでは，時系列データ及びグラフデータ両方から得られる豊富情報 を活用しながら，各々 の レコード 間 の 相互作用及ぴ結合特徴量抽出能力強化でき ， 従 来 手 法で 問題 解決不可だった時間次第型及ぴ 構造 的相互作用型 異 常 發見課題克服可能。