【摘 要】
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为了解决目前的电力用户数据异常快速识别方法存在的挖掘精度较低、耗时较长的问题,提出一种新的基于孤立森林算法的电力用户数据异常快速识别方法.通过数据检测、数据理解、数据评估等步骤实现电力用户数据异常信息挖掘.在此基础上将用户数据随机分割成不同的数据集,直到所有的数据完成孤立,对孤立森林点进行检测,查看其中是否包含异常元素,进而判断此数据集是否存在异常,以完成电力用户数据异常快速识别.实验结果表明,基于孤立森林算法的电力用户数据异常快速识别方法能够有效提高挖掘精度、降低识别耗时.
【机 构】
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为了解决目前的电力用户数据异常快速识别方法存在的挖掘精度较低、耗时较长的问题,提出一种新的基于孤立森林算法的电力用户数据异常快速识别方法.通过数据检测、数据理解、数据评估等步骤实现电力用户数据异常信息挖掘.在此基础上将用户数据随机分割成不同的数据集,直到所有的数据完成孤立,对孤立森林点进行检测,查看其中是否包含异常元素,进而判断此数据集是否存在异常,以完成电力用户数据异常快速识别.实验结果表明,基于孤立森林算法的电力用户数据异常快速识别方法能够有效提高挖掘精度、降低识别耗时.
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