入侵检测不平衡样本子群发现数据简化策略

• 作者: 付东来 彭新光 王颖 边婧
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 子群发现 不平衡数据集 数据简化 实例选择 特征选择
• 年，卷（期）: 2014,（7）
• 页码范围: 2123-2126
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.08
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.07.049

摘要

为突破数据不平衡对算法的限制,更好地将子群发现技术应用到数据不平衡领域,设计了一个适合入侵检测数据集与子群发现算法的数据简化策略.实例简化阶段,应用均匀分布随机点定理与数据空间稀疏度构造属性相异度函数,借鉴稀有类信息仿制技术并结合进化学习实例选择算法提出稀有类拓展实例选择算法;属性简化阶段,采用主成分分析法,针对数据集特点保留相关兴趣特征以提高算法发现效率.实验证明,此方法适用于子群发现算法,能有效减少时间开销并提高规则发现效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭新光	太原理工大学计算机科学与技术学院	103	451	10.0	16.0
2	王颖	太原理工大学计算机科学与技术学院	25	116	6.0	9.0
3	边婧	太原理工大学计算机科学与技术学院	11	59	4.0	7.0
5	付东来	太原理工大学计算机科学与技术学院	7	37	4.0	5.0