2018.02.09
Big data mühitində anomaliyaların aşkarlanması üçün yeni metodlar təklif olunub
AMEA-nın akademik katibi, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, həmin institutun şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü Ramiz Alıquliyev və böyük elmi işçisi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru Lyudmila Suxostatın həmmüəllifi olduqları “Anomaly detection in big data based on clustering” (DOI: 10.19139/soic.v5i4.365) adlı məqalə ABŞ-ın “International Academic Press” nəşriyyatında dərc olunan “Statistics, Optimization & Information Computing” jurnalında çap olunub.
Böyük verilənlərdə anomaliyanın aşkarlanmasında əsas problemlərdən biri də uyğun metodun seçilməsi və ya yeni effektiv metodun təklif edilməsidir. Bu məqsədlə məqalədə big data mühitində anomaliyaların aşkarlanması üçün hibrid klasterləşmə metodları təklif edilmişdir. Təklif olunmuş metodların qiymətləndirilməsi üçün müxtəlif ölçülü bazalar üzərində eksperimentlər aparılmış və alınmış nəticələr k-means metodunun nəticələri ilə müqayisə edilmişdir. Metodların nəticələrinin qiymətləndirilməsi üçün məqalədə 5 kriteriyadan istifadə olunmuşdur. Eksperimentin nəticələri göstərmişdir ki, təklif olunmuş metodlar k-means metodu ilə müqayisədə daha yüksək dəqiqlik nümayiş etdirirlər. Burada xüsusilə qeyd etmək lazımdır ki, təklif olunan metodlar həm də digər məqsədlər üçün də istifadə oluna bilər.
Məqalə Azərbaycan Respunlikasının Prezidenti yanında Elmin İnkişaf Fondunun maliyyələşdirdiyi “Böyük verilənlər (“big data”) mühitində informasiya təhlükəsizliyinin təmin olunması metodları və alqoritmlərinin işlənilməsi və onların bəzi tətbiqləri” adlı qrant layihəsi əsasında yazılmışdır (Qrant № EİF-KETPL-2-2015-1(25)- 56/05/1).
“Statistics, Optimization & Information Computing” jurnalı “Scopus” (Elsevier), “Crossref”, “Google Scholar”, DOAJ və digər beynəlxalq elmi bazalarda indeksləşir və referatlaşır.
http://science.gov.az/news/open/7340
