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摘要:
针对目前入侵检测系统应用时处理类别型数据能力欠缺、误报率高的问题,提出一种改进的无监督异常检测算法。该算法基于k-原型聚类思想对包含混合属性数据聚类,在此基础上运用ID3算法进行分类,有效地解决了k-原型算法的局部最侥问题以及对初始聚类数的选取有较强依赖性的问题。实验表明,该算法与现有方法相比具有较好的检测性能并能有效检测出未知入侵行为。
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文献信息
篇名 基于混合属性处理的无监督异常检测
来源期刊 福建电脑 学科 工学
关键词 异常检测 k-原型算法 聚类 决策树 混合属性
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目 应用与开发
研究方向 页码范围 95-97,101
页数 4页 分类号 TP311.13
字数 3493字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-2782.2012.05.044
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王晓辉 8 9 2.0 2.0
2 陈昌爱 5 1 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
异常检测
k-原型算法
聚类
决策树
混合属性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
福建电脑
月刊
1673-2782
35-1115/TP
大16开
福州市华林邮局29号信箱
1985
chi
出版文献量(篇)
21147
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86
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44699
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