魏 欢

(1.南昌航空大学,江西 南昌 330063；2.安徽工业经济职业技术学院,安徽 合肥 230051)

现阶段社会已经进入了以网络化为特征的信息化时代，所有网络的运转都会产生不同的数据流，尤其在复杂网络中，产生的混合属性数据流不仅具有较大的规模，还存在丰富的信息量，在丰富的信息量中隐藏着大量具有潜在价值的数据信息.在复杂网络中高效率地检测出混合属性数据流的密度已经成为当下亟需解决的重要问题[1].如今世界各国都将数据流检测工作提升为国家重点的战略目标，随后我国也提出了大数据战略，这也标志着中国即将进入大数据时代，而混合属性数据流检测方法作为大数据时代下发现有用信息的关键，为复杂网络的发展提供了更好的服务.

复杂网络混合属性数据流密度检测作为数据挖掘的重点研究话题，很早就开始受到学术界的广泛关注.数据流密度检测的早期发展中，主要以识别复杂网络的潜在威胁为目的[2].随着计算机领域对复杂网络混合属性数据流密度检测的需求越来越大，数据流在密度检测方面也面临着越来越多的问题，主要是复杂网络混合属性数据流的异常点与常规点之间的界定模糊，常规密度检测方法通常都是建立在模糊计算的基础上，得到的密度检测结果比较清晰，但是随着复杂网络中的数据流日趋复杂化，使数据流的产生变得具有随机性[3]，常规的密度检测方法已经不……