Spark-Isolation Forest: 隔离森林在星火上的实现

简介：
Spark-Isolation Forest是基于Apache Spark的大数据平台实现的一种异常检测算法——隔离森林（Isolation Forest），旨在高效处理大规模数据集中的异常值识别问题。 星火森林隔离林（iForest）是一种有效的异常检测模型。该模型利用树结构来对数据进行建模，并认为距离根节点更近的点为异常点，相较于正常的数据点而言。通过计算iForest模型中的异常分数可以评估数据实例的离群程度，分数越高表示越可能是异常值。 我们基于Apache Spark平台设计并实现了分布式版本的iForest，该实现方式利用了模型级和数据级别的并行性来训练和预测新数据集。具体步骤如下：从原始的数据集中抽取样本；为每棵树构建时对这些样本进行分组处理；根据研究文献中的建议，默认情况下用于构造单个树所需的样本数量通常不会很大（默认值256）。因此，可以创建采样对RDD结构，其中每个键代表一棵树的索引号，而对应的值则是一批供该树使用的数据实例。接着通过Map操作并行化地训练和构建每棵树，并将所有单个iTree汇总成最终的iForest模型。 使用上述步骤生成的iForest模型能够有效地进行异常检测任务。