两阶段的多元时间序列异常检测算法

提出了一个两阶段的多元时间序列异常检测算法。该算法通过有界坐标系统(BCS)技术计算多元时间序列样本之间的相似性,采用基于距离的方法实现异常检测。算法第一阶段采用K-means算法对数据进行聚类,并按照一个启发式规则对其进行排序;第二阶段在聚类结果上采用循环嵌套算法进行异常检测,并通过两个剪枝规则进行高效剪枝,提高了算法的效率。在两个实际数据集上进行实验,实验结果验证了算法的有效性。

移动社交网络异常签到在线检测算法

随着智能手机、Pad等智能移动设备的广泛普及,移动社交网络的应用得到了快速发展。本文针对移动社交网络中用户异常签到位置检测问题,提出了一类基于用户移动行为特征的异常签到在线检测方法。首先,在基于距离的异常模型基础上,提出了基于历史位置(H-Outlier)和基于好友圈(F-Outlier)两种异常签到模型;然后,针对HOutlier提出了一种优化的检测算法H-Opt,利用所提的签到状态模型与优化的邻居搜索机制降低检测时间;针对FOutlier提出了一种基于触发的优化检测算法F-Opt,将连续的在线异常检测转化成了基于触发的异常检测方式;最后,在真实的移动社交网络用户签到数据集上,验证了所提算法的有效性。实验结果显示,F-Opt显著降低了H-Opt的异常检测错误率;同时,相比于LUE算法,F-Opt和H-Opt的效率分别平均提升了2.34倍和2.45倍。