【摘要】：大數(shù)據(jù)下對(duì)虛假無效數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化識(shí)別,可有效過濾虛假信息,提高基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的安全性。對(duì)虛假無效信息的識(shí)別,首先需要獲得數(shù)據(jù)全部類型,并進(jìn)行規(guī)則參數(shù)優(yōu)化,完成對(duì)虛假無效信息的優(yōu)化識(shí)別。傳統(tǒng)方法將虛假無效數(shù)據(jù)設(shè)定在一個(gè)簇內(nèi),同時(shí)引入信任管理機(jī)制來識(shí)別節(jié)點(diǎn),但忽略了先將無效數(shù)據(jù)進(jìn)行分類,導(dǎo)致識(shí)別精度偏低。提出基于聚類規(guī)則的大數(shù)據(jù)下虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別方法。首先對(duì)大數(shù)據(jù)下的運(yùn)行數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸一化處理,對(duì)虛假無效數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,獲得虛假無效數(shù)據(jù)的全部類型,依據(jù)識(shí)別規(guī)則庫,選用能夠處理高維數(shù)據(jù)的支持向量數(shù)據(jù)描述算法進(jìn)行規(guī)則參數(shù)優(yōu)化,采用增減式在線訓(xùn)練算法對(duì)虛假無效數(shù)據(jù)分類器進(jìn)行不斷訓(xùn)練,最終獲得較為精確的虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別模型。仿真證明,所提方法能更快速準(zhǔn)確地識(shí)別出虛假無效數(shù)據(jù),有效減少了訓(xùn)練成本。
【圖文】：

圖1在CDM數(shù)據(jù)集下不同方法的假陽性率曲線圖2在CMM數(shù)據(jù)集下不同方法的假陽性率曲線圖3給出3種不同方法在CMM數(shù)據(jù)集下的運(yùn)行時(shí)間(s)對(duì)比結(jié)果。圖3不同方法虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別運(yùn)行時(shí)間分析圖3可知，所提方法進(jìn)行虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別運(yùn)行時(shí)間短于基于小波變換的識(shí)別方法和基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別方法，這主要是因?yàn)樗岱椒ㄍㄟ^對(duì)大數(shù)據(jù)下的運(yùn)行數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸一化處理，采用聚類算法對(duì)虛假無效數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，同時(shí)選用能夠處理高維數(shù)據(jù)、泛化能力強(qiáng)的支持向量數(shù)據(jù)描述算法進(jìn)行規(guī)則參數(shù)優(yōu)化，從而保障了所提方法進(jìn)行虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別的時(shí)效性。5結(jié)束語針對(duì)當(dāng)前方法主要是依據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，當(dāng)虛假無效數(shù)據(jù)類型較為復(fù)雜時(shí)，不但要增加識(shí)別手段，同時(shí)還增加了運(yùn)算量，，降低了虛假無效數(shù)據(jù)的識(shí)別效率。為此，提出一種基于聚類規(guī)則的大數(shù)據(jù)下虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別方法。仿真證明，所提方法能更快速準(zhǔn)確地識(shí)別出虛假無效數(shù)據(jù)，有效減少了訓(xùn)練成本。參考文獻(xiàn):［1］謝柏林，等．基于把關(guān)人行為的微博虛假信息及早檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2016，39(4):730－744．［2］劉華富，劉志雄，黎梨苗．適用于虛假數(shù)據(jù)過濾的最優(yōu)傳感器覆蓋研究［J］．計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2016，33(10):3147－3150．［3］李鑫濱，等．基于防偽碼鑒定機(jī)制的數(shù)據(jù)偽造攻擊檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)工程，2016，42(8):112－116．［4］丁智國(guó)，莫毓昌，楊凡．一種新的在線流數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)科學(xué)，2016，43(10):63－65．［5］馬海峰，等．一種層次式遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)持有檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)科學(xué)，2017，44(3):55－58．［6］蔡美，劉波．基于蟻群算法的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)工程，2016，42(8):166－169．［7］段大高，等．基于微博評(píng)論的虛假消息檢測(cè)模型［J］．計(jì)算

圖1在CDM數(shù)據(jù)集下不同方法的假陽性率曲線圖2在CMM數(shù)據(jù)集下不同方法的假陽性率曲線圖3給出3種不同方法在CMM數(shù)據(jù)集下的運(yùn)行時(shí)間(s)對(duì)比結(jié)果。圖3不同方法虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別運(yùn)行時(shí)間分析圖3可知，所提方法進(jìn)行虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別運(yùn)行時(shí)間短于基于小波變換的識(shí)別方法和基于數(shù)據(jù)挖掘的識(shí)別方法，這主要是因?yàn)樗岱椒ㄍㄟ^對(duì)大數(shù)據(jù)下的運(yùn)行數(shù)據(jù)樣本進(jìn)行歸一化處理，采用聚類算法對(duì)虛假無效數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，同時(shí)選用能夠處理高維數(shù)據(jù)、泛化能力強(qiáng)的支持向量數(shù)據(jù)描述算法進(jìn)行規(guī)則參數(shù)優(yōu)化，從而保障了所提方法進(jìn)行虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別的時(shí)效性。5結(jié)束語針對(duì)當(dāng)前方法主要是依據(jù)測(cè)量數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，當(dāng)虛假無效數(shù)據(jù)類型較為復(fù)雜時(shí)，不但要增加識(shí)別手段，同時(shí)還增加了運(yùn)算量，降低了虛假無效數(shù)據(jù)的識(shí)別效率。為此，提出一種基于聚類規(guī)則的大數(shù)據(jù)下虛假無效數(shù)據(jù)識(shí)別方法。仿真證明，所提方法能更快速準(zhǔn)確地識(shí)別出虛假無效數(shù)據(jù)，有效減少了訓(xùn)練成本。參考文獻(xiàn):［1］謝柏林，等．基于把關(guān)人行為的微博虛假信息及早檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào)，2016，39(4):730－744．［2］劉華富，劉志雄，黎梨苗．適用于虛假數(shù)據(jù)過濾的最優(yōu)傳感器覆蓋研究［J］．計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2016，33(10):3147－3150．［3］李鑫濱，等．基于防偽碼鑒定機(jī)制的數(shù)據(jù)偽造攻擊檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)工程，2016，42(8):112－116．［4］丁智國(guó)，莫毓昌，楊凡．一種新的在線流數(shù)據(jù)異常檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)科學(xué)，2016，43(10):63－65．［5］馬海峰，等．一種層次式遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)持有檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)科學(xué)，2017，44(3):55－58．［6］蔡美，劉波．基于蟻群算法的異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法［J］．計(jì)算機(jī)工程，2016，42(8):166－169．［7］段大高，等．基于微博評(píng)論的虛假消息檢測(cè)模型［J］．計(jì)算

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