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摘 要

伴随着网络的迅速发展，越来越多的业务向网络上发展，逐渐改变了人们的生活方式，人类社会各个方面都离不开网络的大量应用。可是，随着网络的大量应用，然而internet自身的开放性使得计算机系统遭受入侵的风险越来越大，异常数据也越来越多，人们迫切需要检测异常数据处理的技术，从而从根本上为工作人员在工作时提高效率，节省人力，提供了方便。

本系统便是尝试用ASP.NET在网络上架构一个动态的数值型数据异常检测系统的软件，它是在Windows XP/7/10等下，以framework 4.0/framework4.5为平台的运行环境，以mysql为数据库开发平台，IIS网络信息服务作为应用服务器，采用LOF算法技术开发的数值型数据异常检测系统的软件。它分前台部分和后台部分，前台部分由用户使用，主要包括数据加载，数据选择等功能；后台部分使用LOF算法技术，主要实现数据异常分析，数据的异常记录显示等功能。

建立后的系统是一个动态、交互式、具有数据的选择、异常分析与显示等功能的数值型数据异常检测的软件。

关键词:ASP.NET；数值型数据异常检测；数据库；LOF算法

Implementation of data anomaly detection system based on LOF algorithm

Abstract

With the rapid development of the network, more and more business to the network development, More and more business to the development of the network, gradually change people"s way of life, a large number of applications in all aspects of society all cannot do without the network.However, with the extensive application of the network, but the Internet itself is open to the computer system, the risk of invasion is more and more big, more and more abnormal data,There is an urgent need for the detection of abnormal data processing technology, so as to improve the efficiency of the staff at work, save labor, and provide a convenient.

The system is trying to use ASP in a dynamic network of e-commerce websites structure, which is in Windows XP/7, With framework 4.0/framewor4.5 as the platform"s running environment, Server SQL 2000 as the database development platform, IIS network information services as application servers,The software of numerical data anomaly detection system based on LOF algorithm is developed.It is divided into a front part and back part, the front part by the users, including data loading, data selection and other functions; background in part using lof algorithm technology, mainly to achieve abnormal data analysis and display abnormal data recording and other functions.After the system is a dynamic, interactive, numerical data with data selection, anomaly analysis and display function of the anomaly detection software.

Keyword：ASP.NET；Numerical data anomaly detection；database；LOF algorithm

目录

摘要 III

Abstract IV

目录 II

第一章 引 言 3

1.1 数值型数据异常检测的发展 3

1.2 数值型数据的异常检测应用的现状 3

1.3 数值型数据的异常检测系统的构建 2

1.4数值型数据的异常检测平台技术基础 2

1.4.1服务器配置 2

1.4.2数据库的建立及网络数据库 4

1.4.3 HTML综述 6

1.4.4 ASP.NET介绍 7

1.4.5 LOF算法 8

1.5 本章小结 9

第二章 数值型数据的异常检测系统的总体框架设计 10

2.1 系统概述 10

2.2 系统设计 10

2.2.1 需求分析 10

2.2.2 总体设计 11

需求分析 11

系统功能模块设计 11

数据库需求分析 12

2.3 数据库设计 13

2.3.1数据库的需求分析 13

2.3.2数据库的逻辑设计 14

2.3.3创建数据库的脚本 14

2.3.4 E-R图 15

2.4 本章小结 16

第三章 数据异常分析系统具体实现 17

3.1主要系统前台实现效果 17

3.2前台基本流程图及主要代码 19

3.2.1基本流程图 19

3.2.1主要代码实现 19

3.4系统后台基本流程图 24

3.4.1基本流程图 24

3.5 本章小结 25

第四章 系统性能测试 26

4.1功能测试 26

4.2性能测试 26

4.2.1测试目的 26

4.2.2测试方案 26

4.2.3测试记录 26

4.2.4测试结论 27

4.3本章小结 27

第五章 总 结 28

致 谢 29

参考文献 30

第一章 引 言

1.1 数值型数据异常检测的发展

互联网的高速发展，使计算机系统遭受入侵的风险越来越大，凭借互联网无任何限制的优势，异常数据也越来越多，为了消除此障碍，迫切需要检测数值型数据处理的技术。在此大数据时代的环境下，数值型数据异常检测系统的开发在节省人力及方便快捷等方面的优势，大大提高了工作效率，极大促进了这个领域的发展。数值型数据异常系统的建立，正悄然改变着人们对网络的看法和认知。我国经常使用大量数据的人群较多使用的数据类型，采用的算法等统计信息，对掌握使用大数据人群的需求现状，最终采取某种算法进行检测有着至关重要的意义。

1.2 数值型数据的异常检测应用的现状

上个世纪九十年代，就已经开始有了数值型数据的异常检测。迄今为止，美国是最重视这项技术的研发，和国外相比而言，中国对于数值型数据异常检测的研究比较晚，并没有形成完整的体系，而且研究的领域主要是对学习算法的研究以及数值型数据异常检测的实际应用等。现阶段，从事研究数值型数据异常检测的人员主要是大学教授，也有一些其他的研究人员。

据研究数值型数据异常检测的算法特别多，比如:DBSCAN算法和LOF算法等。而在此次研究中，我采用的是LOF算法，因为只通过聚类算法得出的异常数据集是不准确的。

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