本文關(guān)鍵詞：一種基于k近鄰圖的稀有類檢測算法

  更多相關(guān)文章： 稀有類檢測 k鄰近圖 數(shù)據(jù)分布 變化系數(shù) 入度

【摘要】：稀有類檢測的目標(biāo)是為無類別標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集中的每個類,特別是僅含少量數(shù)據(jù)樣本的稀有類,尋找到至少一個數(shù)據(jù)樣本以證明數(shù)據(jù)集中存在這些類.該技術(shù)在金融欺詐檢測及網(wǎng)絡(luò)入侵檢測等現(xiàn)實問題中具有廣泛的應(yīng)用場景.但是,現(xiàn)有的稀有類檢測算法往往存在以下問題:(1)時間復(fù)雜度比較高;或(2)對原始數(shù)據(jù)集需要一定的先驗知識,如數(shù)據(jù)集中各類數(shù)據(jù)樣本所占比例等.提出了一種基于k鄰近圖的無先驗快速稀有類檢測算法KRED,通過利用稀有類數(shù)據(jù)樣本在小范圍內(nèi)緊密分布所造成的與周邊數(shù)據(jù)分布的不一致性來定位稀有類.為此,KRED將給定數(shù)據(jù)集轉(zhuǎn)化為k鄰近圖,并計算圖中各頂點入度和邊長的變化.最后,將以上變化最大的頂點對應(yīng)的數(shù)據(jù)樣本作為稀有類的候選樣本.實驗結(jié)果表明:KRED有效提高了發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中各個類的效率,明顯縮短了算法運行所需時間.
【作者單位】： 武漢大學(xué)計算機學(xué)院;武漢大學(xué)中南醫(yī)院;武漢大學(xué)國際軟件學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 稀有類檢測 k鄰近圖 數(shù)據(jù)分布 變化系數(shù) 入度
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61502347,61272275,61202033,61070013,U1135005) 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金(2042015kf0038) 武漢大學(xué)人才計劃/引進人才科研啟動經(jīng)費~~
【分類號】：TP301.6
【正文快照】： 稀有類檢測旨在發(fā)現(xiàn)無類別標(biāo)簽數(shù)據(jù)集中存在哪些類,特別是哪些稀有類.這是因為這些稀有類雖然數(shù)據(jù)樣本較少,但往往比占據(jù)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)樣本絕大多數(shù)的主要類更具有現(xiàn)實意義,更值得被進一步研究[1].例如:在海量金融交易記錄中,有時隱藏著少量利用金融系統(tǒng)的漏洞或采取欺詐手段進行

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4 王e

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