基于马氏距离的异构网络异常大数据剔除方法

摘要：

传统异构网络异常大数据剔除方法存在数据维度较高、噪声较明显问题,导致异常数据剔除率偏低,且方法精度也不够理想.研究提出基于马氏距离的异构网络异常大数据剔除方法.利用改进马氏距离降维处理异构网络数据,分析数据之间相关性,提取网络数据主成分,生成具有较强抗噪性的高斯加权核函数.通过降维处理后的网络数据构建异常大数据信息流模型,利用固有模态将异常大数据信号分解成若干个窄带信号,通过特征点对的匹配实现异构网络异常大数据的高效剔除.实验结果表明,上述方法能够确保信号幅值大于噪声幅值,提升所提方法的异常大数据检测能力,在数据信噪比为-15dB时,剔除率可达100％,实验数据验证了所提方法具备高效的异构网络异常大数据剔除能力.

关键词：马氏距离;异构网络;异常大数据;剔除方法;特征提取

所属期刊栏目：39

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

资助基金：广西哲学社会科学规划项目;广西高校中青年教师科研基础能力提升项目

在线出版日期：2022-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：408-411,445