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摘要：本发明涉及一种基于孤立森林算法的交通行业数据质量异常检测方法，具体涉及交通工程领域，通过交通行业信息系统和交通行业专用终端设备分别自动捕捉静态、动态交通数据，减少人工干预并提高数据采集的效率和准确性，检查并处理交通行业数据集，根据交通行业数据集中字段取值范围判断字段类型，利用One‑HotEncoding方法对离散型字段进行独热编码处理，通过迭代构造孤立子树组合构成孤立森林，并识别交通行业数据集的异常点，对当前静态、动态交通数据对应的异常点所在的特征进行绘制箱线图并可视化，连接领域知识图谱并结合特征和上下文信息探索导致当前静态、动态交通数据异常的原因，提高异常检测的效果和准确性，更全面地评估数据的异常性。
主权项：1.一种基于孤立森林算法的交通行业数据质量异常检测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：S101.通过交通行业信息系统和交通行业专用终端设备分别自动捕捉静态、动态交通数据，加载整合通过两个DataFrame合并构成交通行业数据集，并直接或间接存储至数据库表、CSV文件以及JSON文件；S102.检查并处理交通行业数据集，根据交通行业数据集中字段取值范围判断字段类型，提取离散型字段并创建新的DataFrame存储离散型字段，利用One-HotEncoding方法对离散型字段进行独热编码处理；S103.随机选择特征和切分值作为孤立树的根节点沿着分支向下移动，根据特征和切分值将交通行业数据集划分为左、右两个孤立树子集，通过迭代构造孤立子树组合构成孤立森林，并通过孤立森林的异常分识别交通行业数据集的异常点；S104.对当前静态、动态交通数据对应的异常点所在的特征进行绘制箱线图并可视化，连接领域知识图谱并结合特征和上下文信息探索导致当前静态、动态交通数据异常的原因。
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百度查询： 北京华录高诚科技有限公司 一种基于孤立森林算法的交通行业数据质量异常检测方法
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