复杂数据的异常检测算法

• 作者: 叶青 张丽丽
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 工学
• 关键词: 复杂数据 异常检测 图核 降维 单类支持向量机
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术
• 页码范围: 176-179
• 页数: 4页
• 分类号: TM561
• 字数: 3057字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2015.05.047

摘要

随着信息技术的快速发展,不同领域产生越来越多的数据,大量的数据形式多种多样,其中有一些数据用图表示更合适,异常数据会对相关领域造成一定危害,如何检测复杂数据中的异常有着重要的意义.传统的异常检测算法大都针对向量型数据提出,不能直接运用于这些复杂的数据中,因此利用图核的方法先将这些数据进行转化接着降维,再利用单类支持向量机训练模型提出了复杂数据的异常检测算法,在数据集上的实验结果验证了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张丽丽	河海大学计算机与信息学院	24	139	5.0	11.0
2	叶青	河海大学计算机与信息学院	2	1	1.0	1.0