摘要
针对局部异常因子(local outlier factor,LOF)异常检测算法时间空间复杂度高、对交叉异常及低密度簇周围异常点不敏感等局限,提出了基于近邻搜索空间提取的LOF异常检测算法(isolation-based data extracting LOF,iDELOF),将基于隔离思想的近邻搜索空间提取(isolation-based KNN search space extraction,iKSSE)前置于LOF算法,以高效剪切掉大量无用以及干扰数据,获得更加精准的搜索空间.基于此完成了理论以及4 组实验分析,每组实验分别进行iDELOF算法与LOF、iForest、iNNE等多种典型算法的对比分析.结果表明:iDELOF算法通过拉大正异常点局部离群因子的差距,增强了对交叉异常以及低密度簇周围异常点的识别能力,提升了LOF的检测效果;iDELOF算法在识别轴平行异常方面与LOF同样具有明显优越性;iDELOF算法通过iKSSE所获数据子集显著小于原数据集,多数子集数据量小于原数据集的 1%,因此iDELOF的时间空间复杂度显著降低,且原数据集数据量越大,优越性越明显,当数据量足够大时,iDELOF算法的运行时间将低于IF算法.
基金项目
国家自然科学基金(51309070)
山东省自然科学基金(ZR2021ME146)
先进航空动力创新工作站项目(HKCX-2019-01-005)
先进航空动力创新工作站项目(HKCX2020-02-024)
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