基于数据挖掘的自适应异常分析

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摘要：正常用户行为活动是随时间变化的，一个异常分析系统要能适应这种变化更新正常行为模型，避免误报警。对增量更新算法进行了研究，使用线性回归的方法对相似度进行估计，如果实际相似度与估计值差值大于某个阈值，则产生报警；否则采用改进的滑动窗增量挖掘的方法，更新正常活动模型。并用DARPA—MIT 1999数据集验证其可行性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/95033X/200702/24328260.html

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关键词：数据挖掘 darpa cqvip 线性回归 用户行为 异常检测 自适应 数据挖掘 增量挖掘 关联规则