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题名基于随机空间树的数据流异常检测算法
被引量:3
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作者
叶炼炼
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机构
厦门海洋职业技术学院信息技术系
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2017年第9期2414-2419,2471,共7页
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基金
国家自然科学基金项目(6130900)
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文摘
针对现有的数据流异常检测算法的不足,提出一种基于随机空间树的数据流异常检测算法。采取统计策略对数据流特征范围进行估计,分割得到多棵随机空间树(RS-Tree),形成RS森林(RS-Forest);RS-Forest采用单窗口策略对数据流进行处理,通过打分和模型更新来实现异常检测;针对实例落入的树节点,定义了分段恒定密度,求取密度估计值相对于森林中所有树的平均值,将其作为数据流中每个新来实例的得分,利用相对于森林中所有树的平均得分对每个新来实例进行排序;窗口满后采用对偶式节点剖度技术进行模型更新,利用采集来的节点尺寸信息对下一轮到达窗口的数据进行打分。利用多种基准数据集进行仿真实验,仿真结果表明,RS-Forest算法在大部分数据集下的AUC得分和运行时间性能优于当前其它基准算法。
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关键词
数据流
异常检测
随机空间树
单窗口策略
AUC得分
运行时间
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Keywords
data stream
anomaly detection
randomized space tree
single window policy
AUC scores
run time
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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