基于融合时空数据的车辆加油行为多视图深度异常检测框架

• 作者: 丁景全 李晓 马博
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 时空数据 车辆加油 数据融合 异常检测 深度学习
• 年，卷（期）: 2019,（11）
• 所属期刊栏目: 应用前沿、交叉与综合
• 页码范围: 3370-3375
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6690字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019040670

摘要

车辆加油时空数据多源异构、关系复杂,现有成熟的异常检测方法难以对时空离散的加油活动数据进行分析,因此提出基于融合时空数据的车辆加油行为多视图深度异常检测框架.首先基于统一概念模型(UCM)对静态信息和动态活动数据进行关联融合管理,然后从空间视图、时问视图和语义视图角度对时空数据进行编码和转换,最后基于三种视图构建深度时空异常分析检测框架.车辆加油时空数据集上的实验结果表明,多种异常检测方法在融合时空数据上均可取得更低均方根误差(RMSE),平均降低10.73％,所提方法比现有主流方法中结果最好的长短时记忆网络(LSTM)的RMSE降低19.36％.在信用卡欺诈公开数据集上的实验结果表明,所提方法较之逻辑回归模型,马修斯系数(M CC)提高了32.78％.以上实验验证了所提方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李晓	中国科学院新疆理化技术研究所	192	3933	35.0	55.0
7	马博	中国科学院新疆理化技术研究所	11	22	3.0	4.0
19	丁景全	中国科学院新疆理化技术研究所	1	0	0.0	0.0