作者:
原文服务方: 微电子学与计算机       
摘要:
针对基于距离的异常挖掘算法对混合属性数据进行异常挖掘时检测率低的问题,引入概率的思想提出基于云模型的差异度计算公式,并设计了基于云模型的异常挖掘算法,实验结果表明该算法检测率高,误报率低。
推荐文章
基于云计算的Apriori挖掘算法
关联规则
Apriori算法
云计算
MapReduce模型
基于数据挖掘的混合云作业调度算法
云计算系统
作业调度
完成时间
数据挖掘
服务质量
基于云平台的并行关联规则挖掘算法分析
数据挖掘
关联规则
云平台
Hadoop
基于云模型的Web日志数据挖掘技术
数据挖掘
Web日志挖掘
云模型
吸引度
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于云模型的异常挖掘算法
来源期刊 微电子学与计算机 学科
关键词 云模型 异常挖掘 入侵检测 检测率 差异度度量
年,卷(期) 2013,(8) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 82-85
页数 4页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
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 彭勇 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室 27 146 8.0 11.0
2 李磊 江南大学物联网工程学院 83 366 10.0 12.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (277)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(3)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(2)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
云模型
异常挖掘
入侵检测
检测率
差异度度量
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
微电子学与计算机
月刊
1000-7180
61-1123/TN
大16开
1972-01-01
chi
出版文献量(篇)
9826
总下载数(次)
0
总被引数(次)
59060
论文1v1指导