基于机器学习的异常检测算法研究
摘 要
随着信息技术的迅猛发展，数据异常检测成为保障系统安全、提升业务效率的关键技术。异常检测旨在从海量数据中识别出不符合预期模式或规律的数据点，以揭示潜在的风险、故障或欺诈行为。本研究针对机器学习异常检测算法进行了深入探讨。首先，概述了异常检测的基本概念、特征以及机器学习在异常检测中的应用现状。接着，分别研究了基于监督学习和无监督学习的异常检测算法，包括支持向量机、神经网络模型、聚类分析、孤立森林算法及自编码器等，并分析了它们的性能。此外，本研究还探讨了机器学习异常检测算法的优化与改进策略，包括特征选择、集成学习、深度学习模型优化以及实时流数据下的算法适应性改进。
关键词：异常检测，机器学习，变分自编码器
ABSTRACT
With the rapid development of information technology, data abnormality detection has become a key technology to ensure system security and improve business efficiency. Anomaly detection aims to identify data points from massive data that do not meet the expected patterns or patterns to reveal potential risk, failure, or fraud. This study deeply the machine learning anomaly detection algorithm. First, the basic concepts and features of anomaly detection, and the current application of machine learning in anomaly detection are summarized. Then, abnormal detection algorithms based on supervised and unsupervised learning are studied, including support vector machine, neural network model, cluster analysis, isolated forest algorithm and autoencoder, and then their performance are analyzed. In addition, this study explores the optimization and improvement strategies of machine learning anomaly detection algorithms, including feature selection, ensemble learning, deep learning model optimization, and algorithm adaptive improvement under real-time streaming data.
Keywords: Anomaly detection, machine learning, variational autoencoder
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
第二章 机器学习异常检测算法概述 3
2.1 异常检测的基本概念与特征 3
2.2 机器学习在异常检测中的应用现状 3
2.3 典型机器学习异常检测算法分类 4
2.4 机器学习异常检测算法的评价指标 4
第三章 基于监督学习的异常检测算法研究 6
3.1 监督学习异常检测的基本原理 6
3.2 支持向量机在异常检测中的应用 6
3.3 神经网络模型在异常检测中的实现 7
3.4 监督学习算法的性能比较与分析 7
第四章 基于无监督学习的异常检测算法研究 9
4.1 无监督学习异常检测的理论基础 9
4.2 聚类分析在异常检测中的应用研究 9
4.3 孤立森林算法的原理与实现 10
4.4 自编码器在异常检测中的创新应用 11
第5章 机器学习异常检测算法的优化与改进 12
5.1 特征选择对算法性能的影响研究 12
5.2 集成学习在异常检测中的应用探索 12
5.3 深度学习模型的优化策略分析 13
5.4 实时流数据下的算法适应性改进 13
结束语 15
谢 辞 16
参考文献 17
摘 要
随着信息技术的迅猛发展，数据异常检测成为保障系统安全、提升业务效率的关键技术。异常检测旨在从海量数据中识别出不符合预期模式或规律的数据点，以揭示潜在的风险、故障或欺诈行为。本研究针对机器学习异常检测算法进行了深入探讨。首先，概述了异常检测的基本概念、特征以及机器学习在异常检测中的应用现状。接着，分别研究了基于监督学习和无监督学习的异常检测算法，包括支持向量机、神经网络模型、聚类分析、孤立森林算法及自编码器等，并分析了它们的性能。此外，本研究还探讨了机器学习异常检测算法的优化与改进策略，包括特征选择、集成学习、深度学习模型优化以及实时流数据下的算法适应性改进。
关键词：异常检测，机器学习，变分自编码器
ABSTRACT
With the rapid development of information technology, data abnormality detection has become a key technology to ensure system security and improve business efficiency. Anomaly detection aims to identify data points from massive data that do not meet the expected patterns or patterns to reveal potential risk, failure, or fraud. This study deeply the machine learning anomaly detection algorithm. First, the basic concepts and features of anomaly detection, and the current application of machine learning in anomaly detection are summarized. Then, abnormal detection algorithms based on supervised and unsupervised learning are studied, including support vector machine, neural network model, cluster analysis, isolated forest algorithm and autoencoder, and then their performance are analyzed. In addition, this study explores the optimization and improvement strategies of machine learning anomaly detection algorithms, including feature selection, ensemble learning, deep learning model optimization, and algorithm adaptive improvement under real-time streaming data.
Keywords: Anomaly detection, machine learning, variational autoencoder
目 录
摘 要 I
ABSTRACT II
第一章 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外研究现状 1
第二章 机器学习异常检测算法概述 3
2.1 异常检测的基本概念与特征 3
2.2 机器学习在异常检测中的应用现状 3
2.3 典型机器学习异常检测算法分类 4
2.4 机器学习异常检测算法的评价指标 4
第三章 基于监督学习的异常检测算法研究 6
3.1 监督学习异常检测的基本原理 6
3.2 支持向量机在异常检测中的应用 6
3.3 神经网络模型在异常检测中的实现 7
3.4 监督学习算法的性能比较与分析 7
第四章 基于无监督学习的异常检测算法研究 9
4.1 无监督学习异常检测的理论基础 9
4.2 聚类分析在异常检测中的应用研究 9
4.3 孤立森林算法的原理与实现 10
4.4 自编码器在异常检测中的创新应用 11
第5章 机器学习异常检测算法的优化与改进 12
5.1 特征选择对算法性能的影响研究 12
5.2 集成学习在异常检测中的应用探索 12
5.3 深度学习模型的优化策略分析 13
5.4 实时流数据下的算法适应性改进 13
结束语 15
谢 辞 16
参考文献 17
