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(資料圖片僅供參考)

異常檢測(cè)器用于區(qū)分正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)之間的差異，通常通過(guò)對(duì)每個(gè)實(shí)例的異常分?jǐn)?shù)進(jìn)行評(píng)估和排序來(lái)實(shí)現(xiàn)。靜態(tài)無(wú)監(jiān)督流異常檢測(cè)器難以動(dòng)態(tài)調(diào)整異常分?jǐn)?shù)計(jì)算。

為了解決這個(gè)問(wèn)題，余志文教授領(lǐng)導(dǎo)的研究團(tuán)隊(duì)在FrontiersofComputerScience上發(fā)表了他們的新研究。

該團(tuán)隊(duì)提出了一種人機(jī)交互的流式異常檢測(cè)方法，命名為ISPForest，可以在人類(lèi)反饋的指導(dǎo)下自適應(yīng)在線(xiàn)更新。特別是，反饋將用于調(diào)整檢測(cè)器的異常分?jǐn)?shù)計(jì)算和結(jié)構(gòu)，理想情況下在未來(lái)獲得更準(zhǔn)確的異常分?jǐn)?shù)。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，結(jié)合反饋的效用可以通過(guò)一些人為的努力來(lái)提高異常檢測(cè)器的性能。

在研究中，他們分析了空間劃分森林模型的異常檢測(cè)原理。為了改進(jìn)原來(lái)的異常檢測(cè)器，他們?cè)诹魇疆惓z測(cè)過(guò)程中添加了檢測(cè)結(jié)果的人工反饋機(jī)制。首先，根據(jù)森林結(jié)構(gòu)與異常分?jǐn)?shù)計(jì)算之間的關(guān)系，他們分別構(gòu)造區(qū)域似然函數(shù)和實(shí)例似然函數(shù)，以描述檢測(cè)結(jié)果與人類(lèi)反饋的一致性。

然后，根據(jù)最大似然估計(jì)原理，根據(jù)梯度下降過(guò)程適時(shí)調(diào)整原異常檢測(cè)器的參數(shù)和結(jié)構(gòu)。最后，設(shè)計(jì)了檢測(cè)結(jié)果的不確定函數(shù)來(lái)控制人機(jī)交互的頻率。

反饋效果的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，將異常檢測(cè)器與人類(lèi)反饋相結(jié)合對(duì)于適應(yīng)動(dòng)態(tài)環(huán)境具有重要意義，并且檢測(cè)器的性能在勞動(dòng)力成本增加的情況下迅速提高。未來(lái)的工作可以考慮方法的擴(kuò)展，探索反饋機(jī)制下的時(shí)間序列異常檢測(cè)。