基于聚类分析的数据流异常检测

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近期,随着诸如实时监控系统、网络入侵检测和web上用户点击流等动态的应用环境源源不断地产生海量的、时序的、快速变化的和潜在无限的数据流,对数据流的异常检测研究变得重要而富有意义。数据流聚类是数据挖掘领域的研究热点,在近期被高度重视和广泛研究。本文建立了一个通用的基于数据流聚类分析的异常检测模型,通过改进数据流聚类算法CluStream,提出了适合数据流异常检测的算法ACluStream,利用其联机微聚类处理对数据流进行聚类,并按金字塔时间框架保存聚类特征信息,再使用离线宏聚类处理检测出异常数据流。实验结果证明,该模型能较好地应用于数据流的异常检测。
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