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人工智能異常數(shù)據(jù)挖掘研究

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人工智能異常數(shù)據(jù)挖掘研究

【摘要】在我國社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展、科技的飛速進(jìn)步的大背景下,計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的應(yīng)用得到了更廣泛、更高端的應(yīng)用。在大數(shù)據(jù)時代中,網(wǎng)絡(luò)信息的數(shù)量在不斷增加,人們的需求也在不斷增加,傳統(tǒng)的計算機應(yīng)用已經(jīng)無法滿足人類的需求,由此誕生出了計算機數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。而人工智能與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的結(jié)合,為各行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展發(fā)揮了巨大的作用,也成為了信息化社會發(fā)展的必然需求。因此,本文根據(jù)人工智能和異常數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵,提出了人工智能用于異常數(shù)據(jù)挖掘的幾種方法,對提升數(shù)據(jù)的時效性和質(zhì)量具有重要的意義。

【關(guān)鍵詞】人工智能;異常數(shù)據(jù)挖掘;分析

1引言

數(shù)據(jù)挖掘是通過對數(shù)據(jù)采集、分析和處理的系統(tǒng)過程,對海量數(shù)據(jù)中的有效數(shù)據(jù)的挖掘的重要手段。而人工智能則是運用計算機技術(shù)結(jié)合其他學(xué)科技術(shù)實施智能學(xué)習(xí)、模擬人類的思想和行為的一種技術(shù)手段。兩者都作為現(xiàn)代化前言的數(shù)據(jù)控制技術(shù),具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景。在數(shù)據(jù)集中,異常值作為不確定的數(shù)據(jù)點,不僅會影響數(shù)據(jù)集中的挖掘,還會降低其性能,直接用于異常場景的檢測,其中涉及到了安全檢測、欺詐檢測等,異常數(shù)據(jù)的檢測成為了數(shù)據(jù)挖掘中最為關(guān)鍵的一步。因此,本文通過運用人工智能技術(shù)去挖掘異常數(shù)據(jù),為相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用提供了有效的數(shù)據(jù)價值和支撐。

2人工智能和異常數(shù)據(jù)挖掘的內(nèi)涵

2.1人工智能

人工智能(AI)是近年來比較流行且應(yīng)用較為廣泛的計算機科學(xué)技術(shù),其主要目的是為了模擬人類的思考行為而實施的智能化控制領(lǐng)域。現(xiàn)如今,在各行業(yè)領(lǐng)域中都能看到人工智能身影,其最為典型的應(yīng)用包含了圖像識別技術(shù)、語音系統(tǒng)、視覺識別技術(shù)等。伴隨著人工智能技術(shù)的成熟與發(fā)展,人工智能科技產(chǎn)品給人們的生活帶來了翻天覆地的變化,有效的解決了人們?nèi)粘I钪械膯栴}和困難。除了生活小事可以用到它,還可以讓它代替人類從事對于人類本身來說更復(fù)雜、更危險的工作,因為人工智能不會像人類一樣會受到自身身體因素的影響,從而一定程度上保障了工作人員的安全。

2.2異常數(shù)據(jù)挖掘

在大量的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中包含著與其他數(shù)據(jù)不一樣的數(shù)據(jù)記錄,這些數(shù)據(jù)被稱之為異常點[1]。而數(shù)據(jù)中的異常點中通常包含著重要的信息,對數(shù)據(jù)的異常點或者特點的問題進(jìn)行分析,可以得到具有價值的信息。比如:銀行數(shù)據(jù)中可以檢測出欺詐行為,這就是數(shù)據(jù)挖掘在特地領(lǐng)域中發(fā)揮的重要價值和作用。對異常點進(jìn)行查找的過程即數(shù)據(jù)挖掘,作為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的一種,異常數(shù)據(jù)挖掘又稱之為異常檢測、小事件檢測、偏差檢測等。從知識的角度去分析,不同尋常的檢測為我們的工作提供比較具有價值的信息,也讓我們發(fā)現(xiàn)一些出乎意料以外的知識。目前,在各行業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展過程中,異常數(shù)據(jù)挖掘得到了廣泛的應(yīng)用,比如可以利用異常點檢測去預(yù)估市場動向,去分析客戶的消費異常行為以及為醫(yī)療事業(yè)的發(fā)展提供多樣化的治療方式等,對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析,具有重要的現(xiàn)實意義。在實際應(yīng)用中,會按照實際情況去選擇相對應(yīng)異常數(shù)據(jù)挖掘方法,進(jìn)而去挖掘異常點數(shù)據(jù)。不同的數(shù)據(jù)模式,以及數(shù)據(jù)集成不同,進(jìn)而異常點數(shù)據(jù)也存在著不同的類型。

3人工智能用于異常數(shù)據(jù)挖掘的幾種方法

3.1人工智能之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法

人工智能就是模擬人類思維,形成人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵就是模擬人類思維,使計算機網(wǎng)絡(luò)接近人腦運作,隨著以人工智能的發(fā)展,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也得到了更加廣泛的運用。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要由輸入層、輸出層以及隱含層三層結(jié)構(gòu)組成,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度取決于隱含層的節(jié)點和層數(shù),輸入層的節(jié)點代表多個預(yù)測變量,輸出層的節(jié)點代表多個目標(biāo)變量[2]。其次,通過網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)模型圖可以看出,得到整個實現(xiàn)過程,將每個訓(xùn)練樣本賦予第一層輸入層,再結(jié)合各自的第二層,每層的隱含層再結(jié)合權(quán)重輸出作為下一層的輸入,最后一層節(jié)點輸出層單元,最終預(yù)測輸出層的各個訓(xùn)練樣本。

3.2知識粒度異常數(shù)據(jù)挖掘算法

知識粒度計算是人工智能領(lǐng)域研發(fā)的全新方向,此方法可以對不確定的信息進(jìn)行處理,其中主要包含了商空間模型、粗糙集模型以及模糊集模型,這種方法建立的概念和思想主要是運用不同粒度上的信息處理問題,該理論在數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域中都到了應(yīng)用。知識粒度的異常數(shù)據(jù)挖掘為處理各種不確定的數(shù)據(jù)提供了新的方向,這種異常數(shù)據(jù)挖掘算法不需要預(yù)知數(shù)據(jù)的分布狀況,只需要采用知識度量各個對象之間的距離與異常度,就能挖掘出各類異常數(shù)據(jù)。

3.3兩種方法對比分析結(jié)論

根據(jù)上文所述,以上兩種方法各有各的優(yōu)勢和缺陷,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法作為人工智能中應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘最早的方法之一,能夠有效的挖掘出異常數(shù)據(jù),但是這種方法的層級難以確定,使用時間和難度都較高,基于知識粒度的異常數(shù)據(jù)挖掘算法不僅能夠?qū)崿F(xiàn)異常數(shù)據(jù)的檢測目的,還能對不同粒度上的問題和信息進(jìn)行處理,快速的檢測出異常數(shù)據(jù),這種算法在多個領(lǐng)域都得到的普及和應(yīng)用[3]。

4結(jié)語

綜上所述,對異常數(shù)據(jù)進(jìn)行研究和挖掘無論是對各行業(yè)領(lǐng)域的崛起,還是社會經(jīng)濟的發(fā)展,都發(fā)揮著重要的作用和價值。近年來,異常數(shù)據(jù)挖掘取得了進(jìn)一步的研究和發(fā)展,在金融、氣象、醫(yī)療領(lǐng)域等都得到了廣泛的應(yīng)用,也為其發(fā)展起到了推動的作用。希望本論文闡述的基于人工智能的異常數(shù)據(jù)挖掘方法可以給更多的學(xué)者研究提供部分借鑒,在克服各種問題和障礙時,促使自動化智能控制技術(shù)更好的為人類社會的發(fā)展而服務(wù)。

【參考文獻(xiàn)】

[1]朱海麒,姜峰.人工智能時代面向運維數(shù)據(jù)的異常檢測技術(shù)研究與分析[J].信息網(wǎng)絡(luò)安全,2019(11):24-35.

[2]楊庭庭,徐凱.人工智能用于異常數(shù)據(jù)挖掘研究綜述[J].電子技術(shù)與軟件工程,2014(08):198.

[3]于浩.人工智能在入侵檢測系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].科技創(chuàng)新導(dǎo)報,2008(10):35-36.

作者:甘櫪元 單位:廣西中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院

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