AMEA İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun əməkdaşlarının “Big Data-da anomaliyaların aşkarlanması üçün PSO+K-means alqoritmi” (PSO+K-means Algorithm for Anomaly Detection in Big Data, DOI: 10.19139/soic.v7i2.623) adlı məqaləsi “Statistics, Optimization & Information Computing” jurnalında dərc olunub.
Məqalənin müəllifləri AMEA-nın vitse-prezidenti, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, institutun şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü Ramiz Alıquliyev və aparıcı elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Fərqanə Abdullayevadır.
Məqalədə anomaliyaların aşkarlanmasında dəqiqliyi artırmaq üçün PSO (particle swarm optimization) və k-means alqoritmlərinin birləşməsinə əsaslanan iki blokdan ibarət yeni çəkili klasterləşmə modeli təklif edilmişdir. Birinci mərhələdə verilənlər bazasındakı anomaliyaları müəyyən etmək üçün k-means metodu ilə verilənlər klasterləşdirilir. İkinci mərhələdə isə, əldə olunmuş klasterlər üçün optimallaşdırılmış klaster mərkəzinin hesablanması aparılır. Optimallaşdırma prosesinin aparılması üçün hər bir klaster hissəcik (particle) kimi təyin edilir. Bütün hissəciklərin uyğunluq qiyməti (fitness value) təklif edilmiş məqsəd funksiyası əsasında hesablanır. Burada optimallaşdırma məsələsi iki kriteriyanın minimallaşdırılması hesabına təmin olunur. Üsul klaster daxili məsafənin və klasterlər arasındakı məsafələrin cəminin minimallaşdırılmasını məqsəd funksiyası kimi istifadə etdiyindən ən kiçik uyğunluq qiyməti alan hissəcik ən yaxşı həll kimi qəbul edilmişdir. Təklif edilmiş üsul “Yahoo! S5” verilənlər bazası üzərində test edilmiş və alınmış nəticələrin k-means alqoritmi ilə müqayisəli təhlili aparılmışdır. Eksperimentlərin nəticəsi göstərir ki, təklif edilmiş üsul k-means alqoritmi ilə müqayisədə daha dayanıqlıdır və dəqiq nəticələr əldə etməyə imkan verir.
Məqalə 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 hazırlanmışdır.
Qeyd edək ki, “Statistics, Optimization & Information Computing” jurnalı “Scopus” (Elsevier), “Mathematical Reviews”, “MathSciNet”, “DOAJ”, “Crossref” və s. beynəlxalq elmi bazalarda indeksləşir və referatlaşır.
