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扩展直方图异常分数（EHBOS）
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内容提要
本研究解决了现有的直方图异常分数（HBOS）在特征独立性假设下无法有效检测特征间交互影响的重要异常问题。我们提出的扩展直方图异常分数（EHBOS）通过引入二维直方图来捕捉特征对之间的依赖关系，从而能够识别HBOS无法检测的上下文和依赖驱动的异常。在17个基准数据集上的评估显示，EHBOS在多个数据集上优于HBOS，尤其是在特征交互定义异常结构至关重要时，提升了ROC...
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