【摘 要】
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作为一种重要的数据挖掘手段,异常检测在数据分析领域有着广泛的应用。然而现有的异常检测算法针对不同的数据,往往需要调整不同的参数才能达到相应的检测效果,在面对大型数
【机 构】
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桂林电子科技大学广西密码学与信息安全重点实验室,桂林航天工业学院计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61862011),广西自然科学基金(No.2018GXNSFAA138116),广西密码学与信息安全重点实验室研究课题(No.GCIS201704),桂林电子科技大学硕士研究生创新项目(No.2019YCXS052)
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作为一种重要的数据挖掘手段,异常检测在数据分析领域有着广泛的应用。然而现有的异常检测算法针对不同的数据,往往需要调整不同的参数才能达到相应的检测效果,在面对大型数据时,现有算法检测的时间效率也不尽如人意。基于网格的异常检测技术,可以很好地解决低维数据异常检测的时间效率问题,然而检测精度严重依赖于网格的划分尺度和密度阈值参数,该参数鲁棒性较差,不能很好地推广到不同类型数据集上。基于上述问题,提出了一种基于多分辨率网格的异常检测方法,该方法引入一个鲁棒性较好的子矩阵划分参数,将高维数据划分到多个低维的子空间,
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