集成学习分布式异常检测方法

• 作者: 周绪川 钟勇
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 教据挖掘 集成学习 分布式 异常检测
• 年，卷（期）: 2011,（18）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 9-12
• 分类号: TP391
• 字数: 5033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.18.003

摘要

研究了基于模型共享的集成学习分布式异常检测模型,采用多数投票、边界扩展、平均叠加和距离加权4种不同的集成学习方法得到全部的局部模型;采用交换本地数据挖掘模型的方式来实现数据共享,从而构造出一个总体的集成学习模型.从全局的观点检测异常,减少了集中武检测所需数据的传输量,有效保护了数据提供者的隐私性.仿真实验结果表明,该方法的检测性能与集中式检测的性能相当,甚至更好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟勇	中国科学院成都计算机应用研究所	96	776	17.0	24.0
2	周绪川	中国科学院成都计算机应用研究所	25	70	5.0	6.0