论文研究 流数据集异常检测的Hoeffding树算法:一项调查

这项调查旨在提供广泛而结构合理的概述,说明如何使用机器学习来解决流数据集中异常的问题。 目的是提供使用霍夫丁树作为机器学习算法解决方案的有效性,以解决流网络数据集中异常检测的问题。 在这项调查中,我们将Hoeffding树的现有研究工作归类为以下类型:调查分布式Hoeffding树,调查Hoeffding树的合奏以及使用Hoeffding树进行异常检测的现有技术。 这些类别在本文中称为合成,是根据它们与流数据的关系以及在流数据的不同域中使用它们的技术的灵活性来选择的。 我们讨论了如何在这些组合中结合所提出的研究工作的技术,以解决流网络数据集中异常检测问题的相关性。 目的是展示来自不同成分的技术