异质信息网络快速离群点数据智能挖掘算法

作     者：庄巧蕙 Zhuang Qiaohui

作者机构：闽南理工学院经济管理学院福建石狮362700 

出 版 物：《黑龙江工业学院学报(综合版)》 (Journal of Heilongjiang University of Technology(Comprehensive Edition))

年 卷 期：2024年第24卷第10期

页      面：97-101页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 

基　　金：福建省中青年教师教育科研项目(项目编号:JAT220426) 闽南理工学院校级科研项目“双层网络中心非显著特征数据挖掘的算法”(项目编号:19KJX013) 

主　　题：异质信息网络 离群点数据 智能挖掘 分布式集群 网格算法 离群点因子 

摘      要：为检测出异质信息网络中潜在的异常行为,提升数据质量和决策准确性,研究异质信息网络快速离群点数据智能挖掘算法。分析异质信息网络中离群点的成因,在MapReduce模型基础上搭建分布式集群,在集群子节点中应用网格算法初步获取候选离群点集,并将这一候选离群点集发送至分布式集群中的主节点上,在主节点应用基于密度的离群点挖掘算法,计算候选离群点数据集中每一对象的局部离群点因子,通过局部离群点因子排序,挖掘出异质信息网络的离群点数据。经实验验证:该算法可保持精准的离群点数据挖掘效果,针对不同数据集挖掘时具有较高的AUC接收者操作特征以及较低的误报率,具有良好的应用效果。