基于人工蜂群智能技术的属性异常点检测

为了解决数据库属性异常点检测方法时间复杂度大并且查准率和查全率不高的问题,提出了新的基于人工蜂群优化技术(artificial bee colony,ABC)和O-measure度量(一种评估属性异常点的度量)相结合的属性异常点检测方法,模拟人工蜂群随机搜索较优的食物源能力发现属性异常点。针对群体智能算法检测属性异常点会陷入局部收敛的缺陷,提出使用模拟退火技术让人工蜂群跳出局部最优解而找到全局最优解的算法。该算法通过蜂群在二维数据平面上搜索食物源,计算所经过路径上的数据项O-measure适应度,从中寻找最优解(即属性异常点)。实验结果表明,所提算法较之前的算法耗时短,且提高了检测的准确率和查全率。

Outlier Detection Based on Artificial Bee Colony Intelligent Technology