用于社交网络异常用户检测的算法

❶ 基于机器学习的区块链网络异常检测 作为一个小白，应该从那方面来进行了解那，麻烦大佬指点一下，谢谢

个人觉得区块链开发技术层面讲就没有靠谱之说，无非是你选择什么样的研发技术团，即使你选择了比较好的研发技术团，也未必能实现你所要求的区块链技术，不同行业和领域有不同的技术指标，更何况这个复杂的新技术。另外一点还要让研发技术团认同你需要应用的机器行业思维，否则开发出来的产品也不可能符合你的要求。我们专注区块链技术专业领域落地，项目已经进行了一年多的时间，还没有成功落地。难度在于推翻传统模式会触及很大的利益链条，所以必须是一个慢慢渗透的过程。

按照你讲的：基于机器学习的区块链，可以理解为你在问一个技术问题。

以上回答，希望对你有所帮助。

❷ 社交网络的核心推荐算法有哪些

应该是Large Integration Algorithm（简称LI算法），Usage Behavior Algorithm（简称UB算法），我也不太确定，希望可以帮到你哈

❸ 社交网络核心，推荐算法有哪些

对好友推荐算法非常熟悉，有些积累。好友推荐算法一般可以分为下面几类：
1、基于关系的推荐
基于关系的推荐，最近写了一个专栏文章，具体介绍了常用算法，可以看下有没有帮助，传送门：http://zhuanlan.hu.com/gongwenjia/20533434
简介：
a.社会网络中，三元闭包理论，以及常用推荐算法
b.Facebook中的推荐算法是如何做的
2、基于用户资料的推荐
3、基于兴趣的推荐
剩下两个方面有时间再写。
近来学习聚类，发现聚类中有一个非常有趣的方向—社交网络分析，分享一下我的大致了解。这篇只是一篇概况，并没有太多的公式推导和代码，基本是用人话解释社交网络分析中的常用的几种算法。详细到每个算法的以后有空再把详细的公式和代码补上。
社区发现算法，GN算法，Louvain算法，LPA与SLPA
Louvain算法思想
1.不断遍历网络中的节点，尝试把单个节点加入能使模块度提升最大的社区，直到所有节点不再改变
2.将第一阶段形成的一个个小的社区并为一个节点，重新构造网络。这时边的权重为两个节点内所有原始节点的边权重之和。
3.重复以上两步
LPA算法思想：
1.初始化每个节点，并赋予唯一标签
2.根据邻居节点最常见的标签更新每个节点的标签
3.最终收敛后标签一致的节点属于同一社区
SLPA算法思想：
SLPA是LPA的扩展。
1.给每个节点设置一个list存储历史标签
2.每个speaker节点带概率选择自己标签列表中标签传播给listener节点。（两个节点互为邻居节点）
3.节点将最热门的标签更新到标签列表中
4.使用阀值去除低频标签，产出标签一致的节点为社区。

❹ 社交网络种子节点搜索算法有几种基本的

针对经典影响力最大化算法存在的计算时间过长等问题,提出一种新的启发式贪婪算法-高节点度贪婪算法(HD_Greedy)。基于社交网络节点的度呈幂律分布以及节点的度与影响力强关联性,在极小部分高度数节点中搜索最大影响力种子节点,使搜索空间大幅度地减少,节约了大量的盲目搜索时间,并且不损失种子节点影响力。实验结果表明,在不同信息传播模型中,HD_Greedy算法得到的种子节点影响力与其它贪婪算法接近,但计算效率有了较大提高,尤其适合于在大规模社交网络中搜索最大影响力种子节点。

❺ 系统检测到网络中存在异常访问请求 是什么情况

如果是这种情况的话，网络首先保证是通畅的前提下，但是在访问网络的过程中检测到在整个网络中存在异常访问请求，那么就极有可能是有人在攻击网络。你可以从网络上下载一个专业的网络管理软件并安装它，然后设置各种条件捕获所需要的数据包进行详细的分析，这样肯定能够找到问题根源所在。

❻ 对于社交网络的数据挖掘应该如何入手，使用哪些算法

3月13日下午，南京邮电大学计算机学院、软件学院院长、教授李涛在CIO时代APP微讲座栏目作了题为《大数据时代的数据挖掘》的主题分享，深度诠释了大数据及大数据时代下的数据挖掘。

众所周知，大数据时代的大数据挖掘已成为各行各业的一大热点。
一、数据挖掘
在大数据时代，数据的产生和收集是基础，数据挖掘是关键，数据挖掘可以说是大数据最关键也是最基本的工作。通常而言，数据挖掘也称为DataMining，或知识发现Knowledge Discovery from Data，泛指从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知但潜在的有用信息和模式的一个工程化和系统化的过程。
不同的学者对数据挖掘有着不同的理解，但个人认为，数据挖掘的特性主要有以下四个方面：
1.应用性（A Combination of Theory and Application）：数据挖掘是理论算法和应用实践的完美结合。数据挖掘源于实际生产生活中应用的需求，挖掘的数据来自于具体应用，同时通过数据挖掘发现的知识又要运用到实践中去，辅助实际决策。所以，数据挖掘来自于应用实践，同时也服务于应用实践，数据是根本，数据挖掘应以数据为导向，其中涉及到算法的设计与开发都需考虑到实际应用的需求，对问题进行抽象和泛化，将好的算法应用于实际中，并在实际中得到检验。
2.工程性（An Engineering Process）：数据挖掘是一个由多个步骤组成的工程化过程。数据挖掘的应用特性决定了数据挖掘不仅仅是算法分析和应用，而是一个包含数据准备和管理、数据预处理和转换、挖掘算法开发和应用、结果展示和验证以及知识积累和使用的完整过程。而且在实际应用中，典型的数据挖掘过程还是一个交互和循环的过程。
3.集合性（A Collection of Functionalities）：数据挖掘是多种功能的集合。常用的数据挖掘功能包括数据探索分析、关联规则挖掘、时间序列模式挖掘、分类预测、聚类分析、异常检测、数据可视化和链接分析等。一个具体的应用案例往往涉及多个不同的功能。不同的功能通常有不同的理论和技术基础，而且每一个功能都有不同的算法支撑。
4.交叉性（An Interdisciplinary Field）：数据挖掘是一门交叉学科，它利用了来自统计分析、模式识别、机器学习、人工智能、信息检索、数据库等诸多不同领域的研究成果和学术思想。同时一些其他领域如随机算法、信息论、可视化、分布式计算和最优化也对数据挖掘的发展起到重要的作用。数据挖掘与这些相关领域的区别可以由前面提到的数据挖掘的3个特性来总结，最重要的是它更侧重于应用。
综上所述，应用性是数据挖掘的一个重要特性，是其区别于其他学科的关键，同时，其应用特性与其他特性相辅相成，这些特性在一定程度上决定了数据挖掘的研究与发展，同时，也为如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性意见。如从研究发展来看，实际应用的需求是数据挖掘领域很多方法提出和发展的根源。从最开始的顾客交易数据分析（market basket analysis）、多媒体数据挖掘（multimedia data mining）、隐私保护数据挖掘（privacy-preserving data mining）到文本数据挖掘（text mining）和Web挖掘（Web mining），再到社交媒体挖掘（social media mining）都是由应用推动的。工程性和集合性决定了数据挖掘研究内容和方向的广泛性。其中，工程性使得整个研究过程里的不同步骤都属于数据挖掘的研究范畴。而集合性使得数据挖掘有多种不同的功能，而如何将多种功能联系和结合起来，从一定程度上影响了数据挖掘研究方法的发展。比如，20世纪90年代中期，数据挖掘的研究主要集中在关联规则和时间序列模式的挖掘。到20世纪90年代末，研究人员开始研究基于关联规则和时间序列模式的分类算法（如classification based on association），将两种不同的数据挖掘功能有机地结合起来。21世纪初，一个研究的热点是半监督学习（semi-supervised learning）和半监督聚类（semi-supervised clustering），也是将分类和聚类这两种功能有机结合起来。近年来的一些其他研究方向如子空间聚类（subspace clustering）（特征抽取和聚类的结合）和图分类（graph classification）（图挖掘和分类的结合）也是将多种功能联系和结合在一起。最后，交叉性导致了研究思路和方法设计的多样化。
前面提到的是数据挖掘的特性对研究发展及研究方法的影响，另外，数据挖掘的这些特性对如何学习和掌握数据挖掘提出了指导性的意见，对培养研究生、本科生均有一些指导意见，如应用性在指导数据挖掘时，应熟悉应用的业务和需求，需求才是数据挖掘的目的，业务和算法、技术的紧密结合非常重要，了解业务、把握需求才能有针对性地对数据进行分析，挖掘其价值。因此，在实际应用中需要的是一种既懂业务，又懂数据挖掘算法的人才。工程性决定了要掌握数据挖掘需有一定的工程能力，一个好的数据额挖掘人员首先是一名工程师，有很强大的处理大规模数据和开发原型系统的能力，这相当于在培养数据挖掘工程师时，对数据的处理能力和编程能力很重要。集合性使得在具体应用数据挖掘时，要做好底层不同功能和多种算法积累。交叉性决定了在学习数据挖掘时要主动了解和学习相关领域的思想和技术。
因此，这些特性均是数据挖掘的特点，通过这四个特性可总结和学习数据挖掘。
二、大数据的特征
大数据（bigdata）一词经常被用以描述和指代信息爆炸时代产生的海量信息。研究大数据的意义在于发现和理解信息内容及信息与信息之间的联系。研究大数据首先要理清和了解大数据的特点及基本概念，进而理解和认识大数据。
研究大数据首先要理解大数据的特征和基本概念。业界普遍认为，大数据具有标准的“4V”特征：
1.Volume（大量）：数据体量巨大，从TB级别跃升到PB级别。
2.Variety（多样）：数据类型繁多，如网络日志、视频、图片、地理位置信息等。
3.Velocity（高速）：处理速度快，实时分析，这也是和传统的数据挖掘技术有着本质的不同。
4.Value（价值）：价值密度低，蕴含有效价值高，合理利用低密度价值的数据并对其进行正确、准确的分析，将会带来巨大的商业和社会价值。
上述“4V”特点描述了大数据与以往部分抽样的“小数据”的主要区别。然而，实践是大数据的最终价值体现的唯一途径。从实际应用和大数据处理的复杂性看，大数据还具有如下新的“4V”特点：
5.Variability（变化）：在不同的场景、不同的研究目标下数据的结构和意义可能会发生变化，因此，在实际研究中要考虑具体的上下文场景（Context）。
6.Veracity（真实性）：获取真实、可靠的数据是保证分析结果准确、有效的前提。只有真实而准确的数据才能获取真正有意义的结果。
7.Volatility（波动性）/Variance（差异）：由于数据本身含有噪音及分析流程的不规范性，导致采用不同的算法或不同分析过程与手段会得到不稳定的分析结果。
8.Visualization（可视化）：在大数据环境下，通过数据可视化可以更加直观地阐释数据的意义，帮助理解数据，解释结果。
综上所述，以上“8V”特征在大数据分析与数据挖掘中具有很强的指导意义。
三、大数据时代下的数据挖掘
在大数据时代，数据挖掘需考虑以下四个问题：
大数据挖掘的核心和本质是应用、算法、数据和平台4个要素的有机结合。
因为数据挖掘是应用驱动的，来源于实践，海量数据产生于应用之中。需用具体的应用数据作为驱动，以算法、工具和平台作为支撑，最终将发现的知识和信息应用到实践中去，从而提供量化的、合理的、可行的、且能产生巨大价值的信息。
挖掘大数据中隐含的有用信息需设计和开发相应的数据挖掘和学习算法。算法的设计和开发需以具体的应用数据作为驱动，同时在实际问题中得到应用和验证，而算法的实现和应用需要高效的处理平台，这个处理平台可以解决波动性问题。高效的处理平台需要有效分析海量数据，及时对多元数据进行集成，同时有力支持数据化对算法及数据可视化的执行，并对数据分析的流程进行规范。
总之，应用、算法、数据、平台这四个方面相结合的思想，是对大数据时代的数据挖掘理解与认识的综合提炼，体现了大数据时代数据挖掘的本质与核心。这四个方面也是对相应研究方面的集成和架构，这四个架构具体从以下四个层面展开：
应用层（Application）：关心的是数据的收集与算法验证，关键问题是理解与应用相关的语义和领域知识。
数据层（Data）：数据的管理、存储、访问与安全，关心的是如何进行高效的数据使用。
算法层（Algorithm）：主要是数据挖掘、机器学习、近似算法等算法的设计与实现。
平台层（Infrastructure）：数据的访问和计算，计算平台处理分布式大规模的数据。
综上所述，数据挖掘的算法分为多个层次，在不同的层面有不同的研究内容，可以看到目前在做数据挖掘时的主要研究方向，如利用数据融合技术预处理稀疏、异构、不确定、不完整以及多来源数据；挖掘复杂动态变化的数据；测试通过局部学习和模型融合所得到的全局知识，并反馈相关信息给预处理阶段；对数据并行分布化，达到有效使用的目的。
四、大数据挖掘系统的开发
1.背景目标
大数据时代的来临使得数据的规模和复杂性都出现爆炸式的增长，促使不同应用领域的数据分析人员利用数据挖掘技术对数据进行分析。在应用领域中，如医疗保健、高端制造、金融等，一个典型的数据挖掘任务往往需要复杂的子任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法以及在分布式计算环境中高效运行。因此，在大数据时代进行数据挖掘应用的一个当务之急是要开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
之前提到一个数据挖掘有多种任务、多种功能及不同的挖掘算法，同时，需要一个高效的平台。因此，大数据时代的数据挖掘和应用的当务之急，便是开发和建立计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员能够有效地执行数据分析任务。
2.相关产品
现有的数据挖掘工具
有Weka、SPSS和SQLServer，它们提供了友好的界面，方便用户进行分析，然而这些工具并不适合进行大规模的数据分析，同时，在使用这些工具时用户很难添加新的算法程序。
流行的数据挖掘算法库
如Mahout、MLC++和MILK，这些算法库提供了大量的数据挖掘算法。但这些算法库需要有高级编程技能才能进行任务配置和算法集成。
最近出现的一些集成的数据挖掘产品
如Radoop和BC-PDM，它们提供友好的用户界面来快速配置数据挖掘任务。但这些产品是基于Hadoop框架的，对非Hadoop算法程序的支持非常有限。没有明确地解决在多用户和多任务情况下的资源分配。
3.FIU-Miner
为解决现有工具和产品在大数据挖掘中的局限性，我们团队开发了一个新的平台——FIU-Miner，它代表了A Fast,Integrated,and User-Friendly System for Data Miningin Distributed Environment。它是一个用户友好并支持在分布式环境中进行高效率计算和快速集成的数据挖掘系统。与现有数据挖掘平台相比，FIU-Miner提供了一组新的功能，能够帮助数据分析人员方便并有效地开展各项复杂的数据挖掘任务。
与传统的数据挖掘平台相比，它提供了一些新的功能，主要有以下几个方面：
A.用户友好、人性化、快速的数据挖掘任务配置。基于“软件即服务”这一模式，FIU-Miner隐藏了与数据分析任务无关的低端细节。通过FIU-Miner提供的人性化用户界面，用户可以通过将现有算法直接组装成工作流，轻松完成一个复杂数据挖掘问题的任务配置，而不需要编写任何代码。
B.灵活的多语言程序集成。允许用户将目前最先进的数据挖掘算法直接导入系统算法库中，以此对分析工具集合进行扩充和管理。同时，由于FIU-Miner能够正确地将任务分配到有合适运行环境的计算节点上，所以对这些导入的算法没有实现语言的限制。
C.异构环境中有效的资源管理。FIU-Miner支持在异构的计算环境中（包括图形工作站、单个计算机、和服务器等）运行数据挖掘任务。FIU-Miner综合考虑各种因素（包括算法实现、服务器负载平衡和数据位置）来优化计算资源的利用率。
D.有效的程序调度和执行。
应用架构上包括用户界面层、任务和系统管理层、逻辑资源层、异构的物理资源层。这种分层架构充分考虑了海量数据的分布式存储、不同数据挖掘算法的集成、多重任务的配置及系统用户的交付功能。一个典型的数据挖掘任务在应用之中需要复杂的主任务配置，整合多种不同类型的挖掘算法。因此，开发和建立这样的计算平台和工具，支持应用领域的数据分析人员进行有效的分析是大数据挖掘中的一个重要任务。
FIU-Miner系统用在了不同方面：如高端制造业、仓库智能管理、空间数据处理等，TerraFly GeoCloud是建立在TerraFly系统之上的、支持多种在线空间数据分析的一个平台。提供了一种类SQL语句的空间数据查询与挖掘语言MapQL。它不但支持类SQL语句，更重要的是可根据用户的不同要求，进行空间数据挖掘，渲染和画图查询得到空间数据。通过构建空间数据分析的工作流来优化分析流程，提高分析效率。
制造业是指大规模地把原材料加工成成品的工业生产过程。高端制造业是指制造业中新出现的具有高技术含量、高附加值、强竞争力的产业。典型的高端制造业包括电子半导体生产、精密仪器制造、生物制药等。这些制造领域往往涉及严密的工程设计、复杂的装配生产线、大量的控制加工设备与工艺参数、精确的过程控制和材料的严格规范。产量和品质极大地依赖流程管控和优化决策。因此，制造企业不遗余力地采用各种措施优化生产流程、调优控制参数、提高产品品质和产量，从而提高企业的竞争力。
在空间数据处理方面，TerraFly GeoCloud对多种在线空间数据分析。对传统数据分析而言，其难点在于MapQL语句比较难写，任务之间的关系比较复杂，顺序执行之间空间数据分许效率较低。而FIU-Miner可有效解决以上三个难点。
总结而言，大数据的复杂特征对数据挖掘在理论和算法研究方面提出了新的要求和挑战。大数据是现象，核心是挖掘数据中蕴含的潜在信息，并使它们发挥价值。数据挖掘是理论技术和实际应用的完美结合。数据挖掘是理论和实践相结合的一个例子。
-
-

❼ 基于统计分析的异常检测算法有哪些

根据不同的需求来进行不同的处理1空洞这个肯定是像素颜色和周边的不同建议用阈值分割然后轮廓检测2褶皱这个褶皱肯定会有梯度的变化建议检测边缘再计算褶皱的梯度信息3划痕这个和上一个问题相似但是也有不同应该是梯度的方向和强度不同（一个是凹一个是凸）4斑点如果只是点点星星的opencv里也有很多角点检测算法比如surffastORB等但是也不是每个必须独立对应着相应的方法，比如求边缘梯度的时候可以一次性处理处理好多信息。你往下做，还有疑问在这里提问就行，不用另开问题了。

❽ 区块链网络的有哪些指标可以用于异常检测

指标只要是评分

区块链网早就搬了，李笑来联合国内大佬花了几千万把他们给搞倒了。

❾ 异常检测有哪些主要的分析方法

1. 概率统计方法
在基于异常检测技术的IDS中应用最早也是最多的一种方法。
首先要对系统或用户的行为按照一定的时间间隔进行采样，样本的内容包括每个会话的登录、退出情况，CPU和内存的占用情况，硬盘等存储介质的使用情况等。
将每次采集到的样本进行计算，得出一系列的参数变量对这些行为进行描述，从而产生行为轮廓，将每次采样后得到的行为轮廓与已有轮廓进行合并，最终得到系统和用户的正常行为轮廓。IDS通过将当前采集到的行为轮廓与正常行为轮廓相比较，来检测是否存在网络入侵行为。
2. 预测模式生成法
假设条件是事件序列不是随机的而是遵循可辨别的模式。这种检测方法的特点是考虑了事件的序列及其相互联系，利用时间规则识别用户行为正常模式的特征。通过归纳学习产生这些规则集，并能动态地修改系统中的这些规则，使之具有较高的预测性、准确性。如果规则在大部分时间是正确的，并能够成功地运用预测所观察到的数据，那么规则就具有高可信度。
3. 神经网络方法
基本思想是用一系列信息单元(命令)训练神经单元，这样在给定一组输入后、就可能预测出输出。与统计理论相比，神经网络更好地表达了变量间的非线性关系，并且能自动学习并更新。实验表明UNIX系统管理员的行为几乎全是可以预测的，对于一般用户，不可预测的行为也只占了很少的一部分。

❿ 急求BP神经网络算法应用于异常数据识别，用java实现！！！

BP（Back Propagation）神经网络是86年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hidden layer)和输出层(output layer)。

附件是一个应用BP神经网络进行数据分类的java例子，可供参考。