结合局部敏感哈希和随机游走的异常检测算法

• 作者: 刘华文 徐晓丹 舒敏 郑忠龙
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 异常点检测 局部敏感哈希 随机游走 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能与模式识别
• 页码范围: 1950-1960
• 页数: 11页
• 分类号: TP181
• 字数: 9335字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1807036

摘要

异常检测是数据挖掘的主要研究热点问题之一.目前已存在很多异常检测的方法,但是现存的主要异常检测方法在高维数据处理过程中效率较低.为解决此问题,提出了一种高效的异常检测算法.该算法结合局部敏感哈希的性质和图的随机游走来识别异常点.具体而言,通过局部敏感哈希实现对高维数据的高效处理,随后利用数据之间距离获取其相似性,并将其转化为随机游走的转移概率.在此基础上,使用随机游走技术计算数据之间的游走概率,其中正常数据之间的转移概率越来越高,而异常点的概率越来越低,进而根据此性质最终辨别异常数据.实验结果表明,提出的方法能有效检测出数据中的异常,总体上优于其他异常检测算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐晓丹	浙江师范大学数理与信息工程学院	21	185	8.0	13.0
2	郑忠龙	浙江师范大学数理与信息工程学院	29	106	6.0	9.0
3	刘华文	浙江师范大学数理与信息工程学院	15	93	6.0	9.0
4	舒敏	浙江师范大学数理与信息工程学院	1	0	0.0	0.0