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题名基于改进Eclat算法的资源池节点异常模式挖掘
被引量：3
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作者
高强
张凤荔
陈学勤
王馨云
耿贞伟
周帆
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机构
电子科技大学信息与软件工程学院
云南电网有限责任公司信息中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2018年第2期333-338,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61602097
61272527)
+2 种基金
四川省科技支撑计划资助项目(2016GZ0065
2016GZ0063)
中央高校基本科研业务费资助项目(ZYGX2015J072)
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文摘
云计算环境中,资源池节点异常模式挖掘对于快速诊断节点状态具有重要作用。针对云环境下计算资源池、存储资源池、网络资源池节点数据特征,对资源池节点状态信息进行预处理,利用关联规则算法挖掘资源池节点参数状态信息之间的关联关系,如高位—高位和低位—高位模式等。提出了一种基于限制属性连接并具有垂直数据格式的关联规则算法i-Eclat算法。i-Eclat算法通过转换资源池节点状态数据格式、建立非频繁2-项集以减少连接次数,并构建信息存储结构体来限制冗余属性连接。实验表明,所提出的方法可以有效发现云计算资源池节点之间的隐藏关系;同时,i-Eclat比经典算法计算性能更优,特别是针对较大数据集的处理。
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关键词
模式异常挖掘
关联规则
资源池
i-Eclat算法
云计算
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Keywords
anomaly pattern mining
association rule
resource pool
i-Eclat algorithm
cloud computing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名分布式光纤预警系统同质序列数据异常模式挖掘方法
被引量：2
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作者
赵海燕
杜丽娟
刘琨
刘建国
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机构
北京联合大学
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出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2022年第9期134-138,共5页
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基金
北京市自然科学基金项目(No.7043082)
北京联合大学校级基金资助(No.YB2021113)。
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文摘
采用目前方法挖掘分布式光纤预警系统中同质序列数据时,存在挖掘失败率高的问题,为此,设计一种分布式光纤预警系统同质序列数据异常模式挖掘方法。采用经验模态分解算法提取分布式光纤预警系统数据的特征,降维处理同质序列数据,并通过请求循环平均异常度、浏览时间平均异常度和序列比对平均异常度这三个角度,检测同质序列数据中存在异常模式,进行最大频繁序列模式挖掘。实验结果表明,所提方法的挖掘失败率低,错误率低,正确率高,预警精度高。
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关键词
分布式光纤
预警系统
同质序列
经验模态分解算法
数据降维
异常模式挖掘
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Keywords
distributed optical fiber
early warning system
homogeneous sequence
empirical decomposition algorithm:data dimension reduction
mining abnormal patterns
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分类号
TN929
[电子电信—通信与信息系统]
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