多层次序列集成的高维数值型异常检测

• 作者: 李科心 李静 肖屹 邵佳炜
• 来源期刊: 计算机与现代化
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 异常数据检测 集成学习 弹性网络 高维数据
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 数据挖掘
• 页码范围: 73-82
• 页数: 10页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 9688字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.06.012

摘要

伴随大数据的快速发展,数据分析和知识发现成为研究热点,异常数据检测是数据质量提升的关键.基于序列集成学习的异常数据检测方法在面向高维数值型数据时可能因为噪声数据和维数过多导致检测精度下降.本文提出一种基于弹性网络的多层次序列集成学习的高维数值型异常数据检测方法,其中每层包含异常数据候选集模块、弹性网络降维模块和数据异常打分模块共3个模块.首先,异常数据候选集选择模块根据异常分数选择出一部分可能的异常数据;然后,弹性网络根据异常数据候选集和异常分数对高维数据进行特征选择,选择出与异常分数最相关的特征;最后,利用选择出来的特征对数据再次进行异常打分.每层异常数据候选集选择模块中的阈值设置为不同的值,循环地执行每一层,直到当前弹性网络的均方误差大于上一次的均方误差或者当前的检测精度小于初始的检测精度.在实验阶段,使用ODDS提供的高维异常数据检测数据集并根据检测精度、提取特征数、收敛速度等指标对本文方法的性能进行了测试.结果表明本文方法不仅能够提高对高维数值型异常数据的检测精度,而且能够有效地降低噪声对检测结果的影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李静	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	38	133	7.0	9.0
2	邵佳炜		2	2	1.0	1.0
3	李科心	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	1	0	0.0	0.0
4	肖屹		1	0	0.0	0.0