Azərbaycan Respublikasının Prezidenti yanında Elmin İnkişaf Fondunun maliyyələşdirdiyi “Böyük verilənlər (“big data”) mühitində informasiya təhlükəsizliyinin təmin olunması metodları və alqoritmlərinin işlənilməsi və onların bəzi tətbiqləri”qrant layihəsi (Qrant № EİF-KETPL-2-2015-1(25)- 56/05/1) çərçivəsində yazılmış “An anomaly detection based on optimization” (DOI: 10.5815/ijisa.2017.12.08) adlı məqalə Scopus bazasında indeksləşən “International Journal of Intelligent Systems and Applications” jurnalında çap olunub. Bu jurnal Honq Konqun MECS PRESS nəşriyyatı tərəfindən dərc olunur (http://www.mecs-press.org).
Məqalənin müəllifləri AMEA-nın akademik-katibi, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, institutun şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü Ramiz Alıquliyev, şöbə müdiri, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Yadigar İmamverdiyev və böyük elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru Lyudmila Suxostatdır.
Müasir dövrdə verilənlərin həcminin sürətlə artması anomaliyaların aşkarlanmasını mühüm problemlərdən birinə çevirir. Belə ki, anomaliyanın aşkarlanması metodları, obyektin normal davranışlardan yayınmalarını təyin etmək üçün nəzərdə tutulmuşdur. Lakin qiymətləndirmənin mürəkkəbliyi və verilənlərin təbiəti hər növ anomaliyaların aşkarlanması üçün yalnız bir metodun tətbiqində çətinlik yaradır. Məqalədə anomaliyaların aşkarlanması məqsədilə yeni bir klasterləşmə metodu təklif edilmiş və hər bir obyektin (verilənin) çəkisi, həmçinin onun bütün obyektlər (verilənlər) çoxluğundakı mövqeyi müəyyən olunmuşdur. Məqalənin əsas məqsədi klasterləşmənin həllində çəkinin əhəmiyyətini göstərmək və anomaliyaların aşkarlanmasında dəqiqliyi artırmaqdır. Eksperimentin nəticələri göstərir ki, təklif olunan metod k-means alqoritmi ilə müqayisədə anomaliyaları daha dəqiq aşkarlayır və praktik əhəmiyyətə malikdir.
Mənbə: AMEA
