FS-CRF:基于特征切分与级联随机森林的异常点检测模型

• 作者: 刘振鹏 卢家欢 李小菲 秦益文 苏楠
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数据清洗 细粒度特征 级联随机森林 集成学习 异常点检测
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 数据库&大数据&数据科学
• 页码范围: 185-188
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.190600162

摘要

大数据时代,攻击篡改、设备故障、人为造假等原因导致海量数据中潜藏着许多异常值.准确地检测出数据中的异常点,实现数据清洗,至关重要.文中提出一种结合特征切分与多层级联随机森林的异常点检测模型(outlier detection model based on Feature Segmentation and Cascaded Random Forest,FS-CRF).利用滑动窗口与随机森林对原始特征进行细粒度切分,生成类概率向量,用于训练多层级联的随机森林;由级联层中最后一层的随机森林投票决定样本的最终类别.仿真实验结果表明,新方法在基于多个UCI数据集进行的异常分类任务中均获得较高F1-measure评分;级联结构使新模型相比于经典的随机森林算法进一步提高了泛化能力;在高维数据集上所提方法比梯度提升决策树和XGBoost拥有更优的性能,且超参数较少,易于调优,具有更好的综合性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘振鹏	河北大学网络空间安全与计算机学院	63	600	11.0	23.0
5	李小菲	河北大学信息技术中心	17	35	3.0	5.0
6	苏楠	河北大学网络空间安全与计算机学院	1	0	0.0	0.0
7	秦益文	兰州交通大学电子与信息工程学院	1	0	0.0	0.0
8	卢家欢	河北大学网络空间安全与计算机学院	1	0	0.0	0.0