【摘 要】
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研究了基于模型共享的集成学习分布式异常检测模型,采用多数投票、边界扩展、平均叠加和距离加权4种不同的集成学习方法得到全部的局部模型;采用交换本地数据挖掘模型的方式
【机 构】
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中国科学院成都计算机应用研究所,西南民族大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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四川省科技攻关计划（No.2008GZ0003）, 中央高校基本业务费专项基金（No.09NZYZJ02）, 西南民族大学自然科学基金（No.10NYB003）
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研究了基于模型共享的集成学习分布式异常检测模型,采用多数投票、边界扩展、平均叠加和距离加权4种不同的集成学习方法得到全部的局部模型;采用交换本地数据挖掘模型的方式来实现数据共享,从而构造出一个总体的集成学习模型。从全局的观点检测异常,减少了集中式检测所需数据的传输量,有效保护了数据提供者的隐私性。仿真实验结果表明,该方法的检测性能与集中式检测的性能相当,甚至更好。
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