基于条件随机场模型的数据异常检测算法

来源：计算机工程与科学杂志2015年第9期北京时间：

作者：王文珂1，文雅玫2，蔡喆2

单位：（1.国防科学技术大学计算机学院，湖南 长沙 410073;2.湖南省烟草专卖局（公司）经济信息中心，湖南 长沙 410004）

摘要：企业数据中心作为辅助决策的重要工具，保证其数据的及时性、准确性和科学性是最基本的要求和最核心的原则。对于数据异常的情况，若仅依靠人为的经验在海量数据中进行判断是很困难的，也是不科学且低效的。针对企业购销存数据的准确性问题，研究了基于机器学习的数据异常检测算法。由于购销存数据是由一组相对固定的数据项组成，可以看作是一个结构化数据序列，因此选择了解决结构化序列预测问题最为有效的条件随机场模型CRFs。通过对大量历史数据进行学习，分析出数据的自身规律以及关联关系，使计算机具备自动检测异常的能力。实验结果表明了该算法的有效性。

关键词：数据中心,机器学习,数据异常检测,条件随机场模型,

基金资助：国家自然科学基金资助项目（61202335）