【摘 要】
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针对孤立森林算法无法检测与轴平行的局部异常点以及树结构无法动态更新等问题，提出了一种基于专家反馈的广义孤立森林异常检测算法。首先，将数据映射在单位特征向量上，从映射区域内选择分割点划分数据空间，重复此操作构造出一棵广义孤立树；然后，给广义孤立森林中每棵树的叶节点引入权重，综合考虑子空间划分次数和子空间内样本数量对数据异常分数的影响；最后，计算每个数据的加权异常分数，并选择异常分数较大的数据交由专家
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61972288）； 浙江省教育厅科研项目（Y202146796）； 温州市重大科技创新攻关项目（ZG2021029）；
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针对孤立森林算法无法检测与轴平行的局部异常点以及树结构无法动态更新等问题，提出了一种基于专家反馈的广义孤立森林异常检测算法。首先，将数据映射在单位特征向量上，从映射区域内选择分割点划分数据空间，重复此操作构造出一棵广义孤立树；然后，给广义孤立森林中每棵树的叶节点引入权重，综合考虑子空间划分次数和子空间内样本数量对数据异常分数的影响；最后，计算每个数据的加权异常分数，并选择异常分数较大的数据交由专家进行批量标注，算法根据标注结果更新叶节点权重，从而实现树结构的动态调整。实验结果表明，该算法在7个数据集中专家标注真实异常的数量优于其他同类树结构算法，并在12个数据集中平均准确率比孤立森林、扩展孤立森林和广义孤立森林分别提升了38.952%、49.144%和49.144%。
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