云計算平臺的異常探測
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異常探測具有廣泛的應用，受到了工業(yè)界和學術界的共同關注。在眾多異常探測方法中，Isolation Forest算法具有執(zhí)行效率高、探測準確度好的特點，獲得了眾多應用。但是，傳統Isolation Forest算法難以處理大規(guī)模數據。為解決此問題，設計了一種基于云計算平臺的算法。具體地，使用Hadoop分布式存儲系統和MapReduce分布式計算框架設計并實現了基于Isolation Forest的并行化異常探測算法PIFH。通過將探測模型構建和數據異常評價的過程并行化，提升了PIFH算法探測異常的執(zhí)行效率，擴展了其應用范圍。利用真實世界數據集驗證了所提算法的執(zhí)行效率和可擴展性。
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