利用局部敏感哈希提高隔离森林算法效率

• 作者: 侯博文 纪建 苗启广 葛唯益
• 来源期刊: 指挥信息系统与技术
• 学科: 工学
• 关键词: IForest算法 局部敏感哈希 数据骨架
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 新一代指挥信息系统知识中心专题
• 页码范围: 22-28
• 页数: 7页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 6174字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15908/j.cnki.cist.2020.03.004

摘要

离群点检测是机器学习的一个重要问题,对于信息系统而言,快速和准确地在异常故障发生前告警并确保系统稳定运行尤为重要.隔离森林(IForest)算法因其线性的检测时间复杂度而颇受青睐,但随着数据的不断生成以及对数据检测精度要求不断提高,IForest算法出现了检测精度低和不擅长处理局部相对稀疏点等问题.利用局部敏感哈希(LSH)方法对IForest算法进行改进,对空间分布数据进行预处理,将空间中最相似的数据分组到一个桶中,再将所有桶中样本用一个带权重的点取代,得到具有代表性的数据骨架样本点并进行隔离森林构建.试验结果表明,该改进算法性能在异常检测效率与精度方面均有提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苗启广	西安电子科技大学计算机科学与技术学院	60	939	16.0	29.0
2	纪建	西安电子科技大学计算机科学与技术学院	6	29	3.0	5.0
3	葛唯益		8	17	2.0	4.0
4	侯博文	西安电子科技大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0