云计算平台的异常探测

　　异常探测具有广泛的应用，受到了工业界和学术界的共同关注。在众多异常探测方法中，Isolation Forest算法具有执行效率高、探测准确度好的特点，获得了众多应用。但是，传统Isolation Forest算法难以处理大规模数据。为解决此问题，设计了一种基于云计算平台的算法。具体地，使用Hadoop分布式存储系统和MapReduce分布式计算框架设计并实现了基于Isolation Forest的并行化异常探测算法PIFH。通过将探测模型构建和数据异常评价的过程并行化，提升了PIFH算法探测异常的执行效率，扩展了其应用范围。利用真实世界数据集验证了所提算法的执行效率和可扩展性。