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基于采样特异性因子的实时异常检测: 随着网络技术、信息技术的发展，各个领域的信息量急剧增加，数据挖掘处理的数据规模越来越大，同时对数据实时处理需求不断增加。特异性数据挖掘是数据挖掘和知识发现的重要组成部分，特异性数据中往往蕴含着重要信息，包括噪音、故障、入...; 石淑萍; 关键词：网络安全采样频率

基于采样特异性因子的实时异常检测被引量：2: 2013年; 面向特异性的数据挖掘中,特异性因子是一个重要概念,但其计算时间复杂度过高。使用基于采样的方法定义特异性因子即采样特异性因子(Sampled Peculiarity Factor,SPF)可在不影响精度的情况下,提高运行效率。为提高基于SPF算法的异常检测效率,提出了基于SPF的学习采样频率算法,将SPF和最优采样频率结合起来提出了实时异常检测算法。在真实数据集上进行了实验,置信度为95%时,得到的最优采样频率序列为[1/32,1/16]。仿真实时异常实验表明该算法的误检率为2%。; 牛之贤孙静宇石淑萍; 关键词：采样频率异常检测

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石淑萍