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异常探测具有广泛的应用,受到了工业界和学术界的共同关注。在众多异常探测方法中,Isolation Forest算法具有执行效率高、探测准确度好的特点,获得了众多应用。但是,传统Isolation Forest算法难以处理大规模数据。为解决此问题,设计了一种基于云计算平台的算法。具体地,使用Hadoop分布式存储系统和MapReduce分布式计算框架设计并实现了基于Isolation Forest的并行化异常探测算法PIFH。通过将探测模型构建和数据异常评价的过程并行化,提升了PIFH算法探测异常的执行效率,扩展了其应用范围。利用真实世界数据集验证了所提算法的执行效率和可扩展性。  相似文献   
2.
侯泳旭  段磊  李岭  卢莉  唐常杰 《软件学报》2018,29(3):721-733
人类基因组计划的成果推动生物信息学研究的发展.基于疾病表型相似性策略寻找功能上存在联系的致病基因,称作"表型相似基因",具有重要的研究价值和广阔的应用前景,成为一个新兴的研究热点.然而,生物医学领域尚没有利用计算机方法开展基于"基因-疾病-表型"关系网络的表型相似基因搜索研究.对此,利用疾病公开数据库构建了包含基因、疾病、表型这三类异构类型节点的疾病信息网络,并设计了基于疾病信息网络的相似基因搜索算法gSim-Miner.针对疾病表型数据的特点,设计了剪枝策略提高算法效率.通过在真实数据上的实验,验证了疾病信息网络对搜索表型相似基因的适用性,以及gSim-Miner算法的有效性,执行效率和可扩展性.  相似文献   
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