提高AI模型在复杂网络异常检测中的准确性

关键词：AI模型、复杂网络、异常检测、准确性、机器学习算法

摘要：本文聚焦于提高AI模型在复杂网络异常检测中的准确性。首先介绍了研究的背景、目的、预期读者和文档结构，阐述了相关术语。接着深入探讨了核心概念，包括异常检测的原理和架构，并通过Mermaid流程图展示。详细讲解了核心算法原理，结合Python源代码说明具体操作步骤。从数学角度给出了相关模型和公式，并举例说明。通过项目实战，展示了开发环境搭建、源代码实现和代码解读。分析了实际应用场景，推荐了学习资源、开发工具框架和相关论文著作。最后总结了未来发展趋势与挑战，提供了常见问题解答和扩展阅读参考资料，旨在为提升AI模型在复杂网络异常检测中的性能提供全面的技术指导。

1. 背景介绍

1.1 目的和范围

在当今数字化时代，复杂网络无处不在，如互联网、物联网、金融网络等。这些网络面临着各种安全威胁和异常情况，如网络攻击、数据泄露、设备故障等。AI模型在网络异常检测中具有巨大的潜力，但由于复杂网络的多样性、动态性和高维度等特点，现有的AI模型在检测准确性方面仍存在不足。本文的目的是深入探讨如何提高AI模型在复杂网络异常检测中的准确性，涵盖了从理论原理到实际应用的多个方面，包括核心概念的阐述、算法的优化、数学模型的建立、项目实战的演示以及应用场景的分析等。

1.2 预期读者

本文主要面向对网络安全、机器学习和异常检测感兴趣的专业人士，包括网络安全工程师、数据科学家、机器学习研究员、软件开发者等。同时，也适合相关专业的学生作为学习参考资料，帮助他们深入理解AI模型在复杂网络异常检测中的应用和优化方法。

1.3 文档结构概述

本文将按照以下结构进行组织：首先介绍背景信息，包括目的、预期读者和文档结构概述以及相关术语。接着阐述核心概念，展示其原理和架构，并通过流程图直观呈现。然后详细讲解核心算法原理，结合Python代码说明具体操作步骤。从数学角度分析相关模型和公式，并举例说明。通过项目实战，展示开发环境搭建、源代码实现和代码解读。分析实际应用场景，推荐学习资源、开发工具框架和相关论文著作。最后总结未来发展趋势与挑战，提供常见问题解答和扩展阅读参考资料。

1.4 术语表

1.4.1 核心术语定义

• AI模型：人工智能模型，是基于机器学习、深度学习等技术构建的算法模型，用于处理和分析数据，做出预测和决策。
• 复杂网络：具有复杂拓扑结构和动态行为的网络，如大规模的互联网、物联网等，其节点和边之间的关系复杂多样。
• 异常检测：从数据中识别出与正常模式不同的异常数据或行为的过程。
• 准确性：在异常检测中，指模型正确检测出异常和正常数据的能力，通常用准确率、召回率等指标来衡量。

1.4.2 相关概念解释

• 机器学习算法：一类让计算机通过数据学习模式和规律的算法，包括监督学习、无监督学习和半监督学习等。在异常检测中，无监督学习算法常用于发现数据中的异常模式。
• 深度学习：一种基于人工神经网络的机器学习方法，能够自动从大量数据中学习复杂的特征和模式，在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著成果，也逐渐应用于网络异常检测。
• 特征工程：从原始数据中提取和选择有用的特征，以提高模型的性能和准确性。在复杂网络异常检测中，特征工程对于准确捕捉异常特征至关重要。

1.4.3 缩略词列表

• ML：Machine Learning，机器学习
• DL：Deep Learning，深度学习
• ROC：Receiver Operating Characteristic，受试者工作特征曲线
• AUC：Area Under the Curve，曲线下面积

2. 核心概念与联系

核心概念原理

在复杂网络异常检测中，核心概念围绕着正常模式和异常模式的区分。正常模式是指网络在正常运行状态下所表现出的特征和行为模式，而异常模式则是偏离正常模式的特征和行为。AI模型的主要任务是学习正常模式，并根据学习到的模式来识别异常。

异常检测可以分为有监督和无监督两种方式。有监督异常检测需要有标注的正常和异常数据，通过训练模型来区分两者。无监督异常检测则不需要标注数据，而是通过发现数据中的离群点或与正常模式的偏差来识别异常。

架构示意图

以下是一个简单的AI模型在复杂网络异常检测中的架构示意图：

+----------------------+
| 复杂网络数据采集     |
+----------------------+
           |
           v
+----------------------+
| 数据预处理           |
|  - 数据清洗          |
|  - 特征提取          |
|  - 特征选择          |
+----------------------+
           |
           v
+----------------------+
| AI模型训练           |
|  - 选择算法          |
|  - 模型训练          |
|  - 模型评估          |
+----------------------+
           |
           v
+----------------------+
| 异常检测与预警       |
|  - 实时检测          |
|  - 异常分类          |
|  - 预警机制          |
+----------------------+

Mermaid流程图

这个流程图展示了从复杂网络数据采集到异常检测与预警的整个过程。首先进行数据采集，然后对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取和特征选择。接着使用预处理后的数据进行AI模型训练，包括选择合适的算法、进行模型训练和评估。最后，使用训练好的模型进行实时异常检测，对检测到的异常进行分类，并触发预警机制。

3. 核心算法原理 & 具体操作步骤

核心算法原理

在复杂网络异常检测中，常用的算法包括基于统计的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法。这里我们以基于机器学习的孤立森林（Isolation Forest）算法为例进行详细讲解。

孤立森林算法是一种无监督的异常检测算法，其核心思想是通过随机划分数据空间，将异常点与正常点分离。具体来说，算法通过构建多个二叉树（孤立树）来对数据进行划分，每个孤立树都是通过随机选择一个特征和一个分割值来划分数据空间。异常点通常更容易被孤立出来，因为它们与大多数正常点的分布不同。

具体操作步骤

以下是使用Python实现孤立森林算法进行异常检测的具体步骤：

import numpy as np
from sklearn.ensemble import IsolationForest

# 步骤1: 生成示例数据
np.random.seed(42)
# 生成正常数据
normal_data = np.random.randn(100, 2)
# 生成异常数据
anomaly_data = np.random.randn(10, 2) + 5

# 合并数据
data = np.vstack((normal_data, anomaly_data))

# 步骤2: 创建孤立森林模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1)

# 步骤3: 训练模型
model.fit(data)

# 步骤4: 进行异常检测
predictions = model.predict(data)

# 步骤5: 输出结果
for i, pred in enumerate(predictions):
    if pred == -1:
        print(f"数据点 {i} 被检测为异常")
    else:
        print(f"数据点 {i} 被检测为正常")

代码解释

1. 生成示例数据：使用numpy生成100个正常数据点和10个异常数据点，并将它们合并成一个数据集。
2. 创建孤立森林模型：使用sklearn库中的IsolationForest类创建一个孤立森林模型，设置树的数量为100，异常数据的比例为0.1。
3. 训练模型：使用fit方法对模型进行训练，将数据集作为输入。
4. 进行异常检测：使用predict方法对数据集进行预测，返回每个数据点的标签（1表示正常，-1表示异常）。
5. 输出结果：遍历预测结果，输出每个数据点的检测结果。

通过以上步骤，我们可以使用孤立森林算法对复杂网络数据进行异常检测。

4. 数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

孤立森林算法的数学模型和公式

孤立森林算法的核心是构建孤立树（Isolation Tree），每个孤立树都是一个二叉树，其构建过程基于随机划分数据空间。

设数据集 X={x1,x2,⋯ ,xn}X = \{x_1, x_2, \cdots, x_n\}X={x1​,x2​,⋯,xn​} ，其中 $x_i\in {\mathbb{R}}^d$ ，$d$ 是数据的维度。在构建孤立树时，随机选择一个特征 $q$ 和一个分割值 $p$ ，将数据集划分为两个子集：

Xleft={x∈X∣xq<p}Xright={x∈X∣xq≥p} X_{left} = \{x \in X | x_q < p\} \\ X_{right} = \{x \in X | x_q \geq p\} Xleft​={x∈X∣xq​<p}Xright​={x∈X∣xq​≥p}

重复这个过程，直到每个子集只包含一个数据点或达到最大树深度。

对于一个数据点 $x$ ，其在孤立树中的路径长度 $h(x)$ 定义为从根节点到该数据点所在叶子节点的路径长度。异常点通常具有较短的路径长度，因为它们更容易被孤立出来。

为了综合多个孤立树的结果，我们计算数据点 $x$ 在所有孤立树中的平均路径长度 $E(h(x))$ ，并将其标准化为异常得分 $s(x)$ ：

$$s(x)=2^{-\frac{E(h(x))}{c(n)}}$$

其中 $c(n)$ 是一个与数据集大小 $n$ 相关的常数，其计算公式为：

$$c(n)=2H(n-1)-\frac{2(n-1)}{n}$$

这里 $H(k)$ 是调和级数，$H(k)={\sum }_{i=1}^k\frac{1}{i}$ 。

详细讲解

• 路径长度：路径长度反映了数据点在孤立树中的孤立程度。异常点由于与大多数正常点的分布不同，更容易在较少的划分步骤中被孤立出来，因此路径长度较短。
• 异常得分：异常得分 $s(x)$ 的取值范围是 $[0,1]$ ，得分越接近1表示数据点越可能是异常点，得分越接近0表示数据点越可能是正常点。
• 常数 $c(n)$：常数 $c(n)$ 用于标准化平均路径长度，使得异常得分在不同数据集大小下具有可比性。

举例说明

假设我们有一个数据集 X={x1,x2,x3,x4}X = \{x_1, x_2, x_3, x_4\}X={x1​,x2​,x3​,x4​} ，经过构建孤立树后，数据点 $x_1$ 在三棵孤立树中的路径长度分别为 $2,3,2$ ，则其平均路径长度 $E(h(x_1))=\frac{2+3+2}{3}=\frac{7}{3}$ 。

假设数据集大小 $n=4$ ，则 $c(4)=2H(3)-\frac{2\times 3}{4}=2(1+\frac{1}{2}+\frac{1}{3})-\frac{3}{2}=\frac{11}{6}$ 。

数据点 $x_1$ 的异常得分 $s(x_1)=2^{-\frac{\frac{7}{3}}{\frac{11}{6}}}=2^{-\frac{14}{11}}\approx 0.43$ 。

由于异常得分接近0，我们可以判断数据点 $x_1$ 更可能是正常点。

5. 项目实战：代码实际案例和详细解释说明

5.1 开发环境搭建

在进行项目实战之前，我们需要搭建开发环境。以下是具体步骤：

安装Python

首先，确保你已经安装了Python 3.x版本。你可以从Python官方网站（https://www.python.org/downloads/） 下载并安装适合你操作系统的Python版本。

安装必要的库

我们需要安装一些必要的Python库，包括numpy、pandas、scikit-learn等。可以使用以下命令进行安装：

pip install numpy pandas scikit-learn

5.2 源代码详细实现和代码解读

以下是一个完整的使用孤立森林算法进行复杂网络异常检测的项目实战代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import IsolationForest
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score, precision_score

# 步骤1: 加载数据
data = pd.read_csv('network_data.csv')

# 步骤2: 数据预处理
# 分离特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 步骤3: 创建孤立森林模型
model = IsolationForest(n_estimators=100, contamination=0.1)

# 步骤4: 训练模型
model.fit(X_train)

# 步骤5: 进行异常检测
train_predictions = model.predict(X_train)
test_predictions = model.predict(X_test)

# 将预测结果转换为0和1，与真实标签一致
train_predictions = np.where(train_predictions == -1, 1, 0)
test_predictions = np.where(test_predictions == -1, 1, 0)

# 步骤6: 评估模型
train_accuracy = accuracy_score(y_train, train_predictions)
test_accuracy = accuracy_score(y_test, test_predictions)
train_recall = recall_score(y_train, train_predictions)
test_recall = recall_score(y_test, test_predictions)
train_precision = precision_score(y_train, train_predictions)
test_precision = precision_score(y_test, test_predictions)

print(f"训练集准确率: {train_accuracy}")
print(f"测试集准确率: {test_accuracy}")
print(f"训练集召回率: {train_recall}")
print(f"测试集召回率: {test_recall}")
print(f"训练集精确率: {train_precision}")
print(f"测试集精确率: {test_precision}")

代码解读与分析

1. 加载数据：使用pandas库的read_csv函数加载网络数据文件network_data.csv。
2. 数据预处理：
   • 分离特征和标签：将数据集中的特征列和标签列分离，分别存储在X和y中。
   • 划分训练集和测试集：使用sklearn库的train_test_split函数将数据集划分为训练集和测试集，测试集占比为20%。
3. 创建孤立森林模型：使用sklearn库的IsolationForest类创建一个孤立森林模型，设置树的数量为100，异常数据的比例为0.1。
4. 训练模型：使用fit方法对模型进行训练，将训练集的特征作为输入。
5. 进行异常检测：使用predict方法对训练集和测试集进行预测，返回每个数据点的标签（-1表示异常，1表示正常）。将预测结果转换为0和1，与真实标签一致。
6. 评估模型：使用sklearn库的accuracy_score、recall_score和precision_score函数评估模型在训练集和测试集上的准确率、召回率和精确率，并输出评估结果。

通过以上步骤，我们可以完成一个完整的复杂网络异常检测项目，并评估模型的性能。

6. 实际应用场景

网络安全领域

在网络安全领域，AI模型在复杂网络异常检测中具有重要应用。例如，在企业网络中，通过监测网络流量的异常模式，可以及时发现网络攻击，如DDoS攻击、恶意软件入侵等。AI模型可以学习正常的网络流量模式，当检测到异常流量时，及时发出预警，帮助企业采取措施防范安全风险。

金融领域

在金融领域，复杂网络异常检测可以用于检测金融交易中的欺诈行为。例如，银行可以通过分析客户的交易记录，识别异常的交易模式，如大额异常转账、频繁的异地交易等。AI模型可以学习正常的交易模式，对异常交易进行实时检测和预警，保障金融系统的安全。

工业物联网领域

在工业物联网领域，复杂网络异常检测可以用于监测工业设备的运行状态。例如，通过采集工业设备的传感器数据，如温度、压力、振动等，AI模型可以学习设备的正常运行模式，当检测到设备运行状态异常时，及时发出预警，帮助企业进行设备维护和故障排除，提高生产效率和可靠性。

智能交通领域

在智能交通领域，复杂网络异常检测可以用于监测交通流量和车辆行为。例如，通过分析交通传感器数据和监控视频，AI模型可以学习正常的交通流量模式和车辆行驶行为，当检测到交通拥堵、交通事故、违规驾驶等异常情况时，及时发出预警，帮助交通管理部门采取措施优化交通流量，提高交通安全。

7. 工具和资源推荐

7.1 学习资源推荐

7.1.1 书籍推荐

• 《机器学习》（周志华）：该书全面介绍了机器学习的基本概念、算法和应用，是机器学习领域的经典教材。
• 《深度学习》（Ian Goodfellow、Yoshua Bengio和Aaron Courville）：这本书深入介绍了深度学习的原理、算法和应用，是深度学习领域的权威著作。
• 《Python数据分析实战》（Sebastian Raschka）：该书介绍了使用Python进行数据分析的方法和技巧，包括数据处理、可视化、机器学习等方面的内容。

7.1.2 在线课程

• Coursera平台上的“机器学习”课程（Andrew Ng教授授课）：该课程是机器学习领域的经典在线课程，涵盖了机器学习的基本概念、算法和应用。
• edX平台上的“深度学习”课程（由麻省理工学院等高校提供）：该课程深入介绍了深度学习的原理、算法和应用，适合有一定机器学习基础的学习者。
• Kaggle平台上的“微课程”：Kaggle提供了一系列关于数据科学和机器学习的微课程，包括数据处理、特征工程、模型评估等方面的内容，非常适合初学者学习。

7.1.3 技术博客和网站

• Medium：Medium上有许多关于机器学习、深度学习和异常检测的技术博客，作者们分享了他们的研究成果和实践经验。
• Towards Data Science：这是一个专注于数据科学和机器学习的技术博客平台，提供了大量的高质量文章和教程。
• Kaggle博客：Kaggle博客上有许多关于数据竞赛和数据科学的文章，包括算法优化、特征工程、模型评估等方面的内容。

7.2 开发工具框架推荐

7.2.1 IDE和编辑器

• PyCharm：PyCharm是一款专门为Python开发设计的集成开发环境（IDE），提供了丰富的功能和工具，如代码编辑、调试、版本控制等，非常适合Python开发者使用。
• Jupyter Notebook：Jupyter Notebook是一个交互式的开发环境，支持多种编程语言，如Python、R等。它可以将代码、文本、图像等内容整合在一起，方便进行数据分析和模型开发。
• Visual Studio Code：Visual Studio Code是一款轻量级的代码编辑器，支持多种编程语言和插件。它具有丰富的扩展功能，可以满足不同开发者的需求。

7.2.2 调试和性能分析工具

• PDB：PDB是Python自带的调试工具，可以帮助开发者定位和解决代码中的问题。通过设置断点、单步执行等操作，开发者可以深入了解代码的执行过程。
• TensorBoard：TensorBoard是TensorFlow提供的可视化工具，可以帮助开发者可视化模型的训练过程、性能指标等。通过TensorBoard，开发者可以直观地观察模型的训练效果，及时调整模型参数。
• Scikit-learn的模型评估工具：Scikit-learn提供了一系列的模型评估工具，如accuracy_score、recall_score、precision_score等，可以帮助开发者评估模型的性能。

7.2.3 相关框架和库

• Scikit-learn：Scikit-learn是一个开源的机器学习库，提供了丰富的机器学习算法和工具，如分类、回归、聚类、异常检测等。它具有简单易用、高效稳定的特点，是机器学习领域的常用库之一。
• TensorFlow：TensorFlow是一个开源的深度学习框架，由Google开发。它提供了丰富的深度学习算法和工具，如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。TensorFlow具有高效、灵活、可扩展的特点，广泛应用于图像识别、自然语言处理等领域。
• PyTorch：PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook开发。它提供了动态计算图和自动求导等功能，使得模型开发更加灵活和高效。PyTorch在学术界和工业界都有广泛的应用。

7.3 相关论文著作推荐

7.3.1 经典论文

• “Isolation Forest”（Fei Tony Liu、Kai Ming Ting和Zhi-Hua Zhou）：该论文提出了孤立森林算法，是异常检测领域的经典论文之一。
• “Deep Anomaly Detection with Deviation Networks”（Zheng Li、Srikanta Bedathur和Sudipto Das）：该论文提出了一种基于深度学习的异常检测方法，通过构建偏差网络来学习数据的正常模式和异常模式。
• “One-Class SVM for Learning in Image Retrieval”（Olivier Chapelle、Bernhard Schölkopf和Alex J. Smola）：该论文提出了一类支持向量机（One-Class SVM）算法，用于异常检测和图像检索等领域。

7.3.2 最新研究成果

• 关注顶级学术会议和期刊，如NeurIPS（神经信息处理系统大会）、ICML（国际机器学习会议）、KDD（知识发现和数据挖掘会议）等，这些会议和期刊上发表了许多关于异常检测的最新研究成果。
• 关注知名学术机构和研究团队的研究动态，如斯坦福大学、麻省理工学院、Google Brain等，他们在异常检测领域取得了许多重要的研究成果。

7.3.3 应用案例分析

• 许多企业和研究机构会分享他们在异常检测领域的应用案例，如金融机构的欺诈检测、网络安全公司的入侵检测等。可以通过查阅相关的企业报告、技术博客和学术论文来了解这些应用案例。

8. 总结：未来发展趋势与挑战

未来发展趋势

• 多模态数据融合：未来的复杂网络异常检测将不仅仅依赖于单一类型的数据，而是会融合多种模态的数据，如网络流量数据、设备传感器数据、用户行为数据等。通过多模态数据融合，可以更全面地了解网络的运行状态，提高异常检测的准确性。
• 深度学习的广泛应用：随着深度学习技术的不断发展，其在复杂网络异常检测中的应用将越来越广泛。深度学习模型可以自动学习数据的复杂特征和模式，能够处理高维度、非线性的数据，提高异常检测的性能。
• 实时性和可解释性的提升：在复杂网络中，异常检测需要具备实时性，能够及时发现和处理异常情况。同时，模型的可解释性也越来越受到关注，用户希望能够理解模型的决策过程，以便更好地采取措施。未来的研究将致力于提高异常检测模型的实时性和可解释性。
• 与其他技术的融合：异常检测将与其他技术，如区块链、物联网、云计算等进行融合，形成更加安全、可靠的复杂网络系统。例如，区块链技术可以提供数据的不可篡改和可追溯性，增强异常检测的可信度。

挑战

• 数据质量和标注问题：复杂网络数据通常具有高维度、多样性和动态性等特点，数据质量参差不齐。同时，标注异常数据需要大量的人力和时间成本，而且标注的准确性也会影响模型的性能。因此，如何提高数据质量和解决数据标注问题是一个重要的挑战。
• 模型的泛化能力：复杂网络的拓扑结构和行为模式不断变化，模型需要具备良好的泛化能力，能够适应不同的网络环境和异常情况。然而，现有的模型在泛化能力方面还存在不足，需要进一步研究和改进。
• 计算资源和效率问题：深度学习模型通常需要大量的计算资源和时间来训练和推理，这对于实时异常检测来说是一个挑战。如何优化模型结构和算法，提高计算效率，是未来需要解决的问题之一。
• 安全和隐私问题：在复杂网络异常检测中，涉及到大量的敏感数据，如用户隐私信息、企业商业机密等。如何保障数据的安全和隐私，防止数据泄露和滥用，是一个重要的挑战。

9. 附录：常见问题与解答

问题1：如何选择合适的异常检测算法？

选择合适的异常检测算法需要考虑多个因素，如数据类型、数据规模、异常类型、计算资源等。如果数据具有明显的分布特征，可以选择基于统计的方法；如果数据维度较高且复杂，可以选择基于机器学习或深度学习的方法。同时，还可以通过实验和评估不同算法的性能，选择最适合的算法。

问题2：如何评估异常检测模型的性能？

评估异常检测模型的性能通常使用准确率、召回率、精确率、F1值等指标。准确率表示模型正确预测的样本比例；召回率表示模型正确预测的异常样本比例；精确率表示模型预测为异常的样本中真正异常的比例；F1值是召回率和精确率的调和平均数。此外，还可以使用ROC曲线和AUC值来评估模型的性能。

问题3：如何处理不平衡数据集？

在异常检测中，数据集通常是不平衡的，即正常样本的数量远多于异常样本的数量。处理不平衡数据集的方法包括过采样、欠采样、代价敏感学习等。过采样是通过复制或生成新的异常样本，增加异常样本的数量；欠采样是通过减少正常样本的数量，使数据集更加平衡；代价敏感学习是通过调整模型的损失函数，对不同类型的错误分类赋予不同的代价。

问题4：如何提高异常检测模型的实时性？

提高异常检测模型的实时性可以从以下几个方面入手：优化模型结构，减少模型的复杂度；使用高效的算法和数据结构，提高计算效率；采用分布式计算和并行计算技术，加速模型的训练和推理过程；使用增量学习方法，实时更新模型。

问题5：如何保障异常检测系统的安全和隐私？

保障异常检测系统的安全和隐私可以采取以下措施：对数据进行加密处理，防止数据泄露；采用访问控制和身份认证机制，确保只有授权人员可以访问系统；定期对系统进行安全审计和漏洞扫描，及时发现和修复安全问题；遵循相关的法律法规和隐私政策，保护用户的隐私权益。

10. 扩展阅读 & 参考资料

• [1] 周志华. 机器学习[M]. 清华大学出版社, 2016.
• [2] Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville. 深度学习[M]. 人民邮电出版社, 2017.
• [3] Fei Tony Liu, Kai Ming Ting, Zhi-Hua Zhou. Isolation Forest[C]. Proceedings of the 2008 Eighth IEEE International Conference on Data Mining, 2008: 413-422.
• [4] Zheng Li, Srikanta Bedathur, Sudipto Das. Deep Anomaly Detection with Deviation Networks[C]. Proceedings of the 24th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery & Data Mining, 2018: 1037-1046.
• [5] Olivier Chapelle, Bernhard Schölkopf, Alex J. Smola. One-Class SVM for Learning in Image Retrieval[J]. Neural Computation, 2001, 13(1): 1443-1471.
• [6] Scikit-learn官方文档：https://scikit-learn.org/stable/
• [7] TensorFlow官方文档：https://www.tensorflow.org/
• [8] PyTorch官方文档：https://pytorch.org/
• [9] Kaggle平台：https://www.kaggle.com/
• [10] Coursera平台：https://www.coursera.org/
• [11] edX平台：https://www.edx.org/
• [12] Medium平台：https://medium.com/
• [13] Towards Data Science：https://towardsdatascience.com/