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TA的每日心情 | 开心 2022-10-20 10:40 |
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签到天数: 42 天 [LV.5]常住居民I
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流数据在线异常检测方法研究
8 B% X) O# t3 i8 l& l: V; V! y: y1 V
分析了流数据的一些显著特点如数据量无穷、海量、数据分布不均衡且动态变化、/ f% X5 ]( \" f# t/ P/ k9 m! e
产生快等特征基础上,针对异常数据的“少而不同”的本质特点,研究了基于隔离的异
y5 P3 V1 O: e* q8 Q$ @7 O常检测算法并进行了改进,使其适应于流数据环境。其次,针对在线集成学习能很好地. ~+ L. H9 N9 `1 g+ ^
应对数据的动态分布变化的特征,引入在线集成学习理论,提出了基于集成学习的流数; D9 m2 e1 _3 Q- t( t) i% c7 t
据在线检测器更新策略。同时分析了基于隔离的异常检测算法的缺陷
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