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题名/责任者:

大数据平台异常检测分析系统的若干关键技术研究/肖如良著

出版发行项:

北京:电子工业出版社,2020.06

ISBN及定价:

978-7-121-35222-5/CNY89.00

载体形态项:

11,192页:图;26cm

个人责任者:

肖如良 著

学科主题:

数据处理系统-研究

中图法分类号:

TP274

提要文摘附注:

本书在介绍相关研究工作及相关基础内容之后，主要针对大数据平台的应用层日志数据，研究了平台异常的检测与分析问题，构建了大数据平台异常的离线检测分析的方法体系及实时检测的机制。研究了基于数据流二重概念漂移检测的增量学习、分布式日志的最大频繁序列模式挖掘算法、基于最大频繁模式的动态规则库构建算法、基于Web会话流的分布式实时异常定位算法、基于最大信息系数的在线异常检测算法、基于聚类分析的离线异常检测算法、基于相邻请求的动态时间阀值会话识别算法、基于会话特征相似性模糊聚类的SFAD异常检测算法、基于贝叶斯粒子群的异常检测算法、平台异常时的推测式任务调度策略、基于实时负载的推测式任务调度算法。

使用对象附注:

数据处理系统研究人员

电子资源:

http://www.cxstar.com/Book/Detail?pinst=P6u77RH0me5oQF0l5w3&ruid=29f1350700031bXXXX

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