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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
; @7 ~* _% B5 j0 x. F, q7 Q8 O
9 e. P/ t* Z% B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、% Q! \) H2 h4 o9 V t c' G0 u
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
8 d2 Q) d: X! l! K0 {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
% a# E. h3 W. V3 a$ A3 w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
; ?0 l' O5 Q. C2 I0 v9 h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: w. D$ q- @$ q5 s8 y
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