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大数据下对虚假无效数据进行优化识别，可有效过滤虚假信息，提高基础数据的安全性。对虚假无效信息的识别。首先需要获得数据全部类型，并进行规则参数优化，完成对虚假无效信息的优化识别。传统方法将虚假无效数据设定在一个簇内，同时引入信任管理机制来识别节点，但忽略了先将无效数据进行分类，导致识别精度偏低。提出基于聚类规则的大数据下虚假无效数据识别方法。首先对大数据下的运行数据样本进行归一化处理，对虚假无效数据进行聚类，获得虚假无效数据的全部类型，依据识别规则库，选用能够处理高维数据的支持向量数据描述算法进行规则参数优