基于生成对抗网络和变分自编码器的离群点检测算法
Generative adversarial network and variational auto-encoder based outlier detection
新疆大学 a. 信息科学技术学院(网络空间安全学院); b. 软件学院, 乌鲁木齐 830008
摘要
针对传统离群点检测算法在类极度不平衡的高维数据集中难以学习离群点的分布模式，导致检测率低的问题，提出了一种生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）与变分自编码器（variational auto-encoder，VAE）结合的GAN-VAE算法。算法首先将离群点输入VAE训练，学习离群点的分布模式；然后将VAE与GAN结合训练，生成更多潜在离群点，同时学习正常点与离群点的分类边界；最后将测试数据输入训练后的GAN-VAE，根据正常点与离群点相对密度的差异性计算每个对象的离群值，将离群值高的对象判定为离群点。在四个真实数据集上与六个离群点检测算法进行对比实验，结果表明GAN-VAE在AUC、准确率和F1值上平均提高了5.64%、5.99%和13.30%，证明GAN-VAE算法是有效可行的。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61862060,61462079,61562086)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.07.0355
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2022年第39卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 774-779
文章编号: 1001-3695(2022)03-022-0774-06
发布历史
[2021-11-29] 优先出版
[2022-03-05] 印刷出版
引用本文
金利娜, 于炯, 杜旭升, 等. 基于生成对抗网络和变分自编码器的离群点检测算法 [J]. 计算机应用研究, 2022, 39 (3): 774-779. (Jin Lina, Yu Jiong, Du Xusheng, et al. Generative adversarial network and variational auto-encoder based outlier detection [J]. Application Research of Computers, 2022, 39 (3): 774-779. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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