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云計算平臺的異常探測

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  異常探測具有廣泛的應用,受到了工業界和學術界的共同關注。在眾多異常探測方法中,Isolation Forest算法具有執行效率高、探測準確度好的特點,獲得了眾多應用。但是,傳統Isolation Forest算法難以處理大規模數據。為解決此問題,設計了一種基于云計算平臺的算法。具體地,使用Hadoop分布式存儲系統和MapReduce分布式計算框架設計并實現了基于Isolation Forest的并行化異常探測算法PIFH。通過將探測模型構建和數據異常評價的過程并行化,提升了PIFH算法探測異常的執行效率,擴展了其應用范圍。利用真實世界數據集驗證了所提算法的執行效率和可擴展性。

云計算平臺的異常探測

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