公开(公告)号：CN111666316B

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202010565100.4

申请日：2020-06-19

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈开明 ,  徐碧村 ,  鷲尾隆 ,  周志华

IPC: G06F16/2458 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种隔离分布核构建方法、异常数据检测方法及装置，属于机器学习和数据挖掘技术领域。采用的新的隔离分布核，给定一个数据集，将输入空间划分为隔离分区：每个分区将一个点与训练集中的其余点隔离。在执行点异常检测时，隔离分布核被用于测量点与给定数据集之间的相似性，似度最低的点被视为点异常，为了检测群数据集中的群异常，在两个层级使用隔离分布核，在第一级，将输入空间中数据集中的每个群都映射到希尔伯特空间一个点，在第二级，使用IDK测量希尔伯特空间映射后的点和点集之间的相似性，希尔伯特空间点异常为对应输入空间中群异常，隔离分布核实现有限维度的特征映射，从而加快运行效率，并且利用数据分布提高相似性精度。

公开(公告)号：CN111666316A

公开(公告)日：2020-09-15

申请号：CN202010565100.4

申请日：2020-06-19

Applicant: 南京大学

Inventor： 陈开明 ,  徐碧村 ,  鷲尾隆 ,  周志华

IPC: G06F16/2458 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种隔离分布核构建方法、异常数据检测方法及装置，属于机器学习和数据挖掘技术领域。采用的新的隔离分布核，给定一个数据集，将输入空间划分为隔离分区：每个分区将一个点与训练集中的其余点隔离。在执行点异常检测时，隔离分布核被用于测量点与给定数据集之间的相似性，似度最低的点被视为点异常，为了检测群数据集中的群异常，在两个层级使用隔离分布核，在第一级，将输入空间中数据集中的每个群都映射到希尔伯特空间一个点，在第二级，使用IDK测量希尔伯特空间映射后的点和点集之间的相似性，希尔伯特空间点异常为对应输入空间中群异常，隔离分布核实现有限维度的特征映射，从而加快运行效率，并且利用数据分布提高相似性精度。