【摘 要】
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对大型数据库中数据流异常路径进行检测，能够有效保证数据库中数据正确传输。对数据流异常路径的检测，需要选择重叠模块度最大的作为数据流划分结果，给出路径异常度量的依据，完数
【机 构】
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贵州省都匀市黔南民族师范学院计算机与信息学院
【基金项目】
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大数据背景下的高维数据可视化技术研究及应用(黔科合LH字[2014]7440)
论文部分内容阅读
对大型数据库中数据流异常路径进行检测，能够有效保证数据库中数据正确传输。对数据流异常路径的检测，需要选择重叠模块度最大的作为数据流划分结果，给出路径异常度量的依据，完数据流异常路径的检测。传统方法获取数据流可疑异常路径集合，并基于改进距离的异常路径检测算法产生最可能异常路径排序结合，但忽略了得到异常路径度量依据，导致检测精度偏低。提出将数据流的特征属性引入到近似度和重叠模块度计算中的异常路径检测方法，采用K均值聚类对大型数据库数据流分区进行聚类构成均值参考点，利用最小二乘法对生成的数据流均值参考点进行拟合
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