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摘要：文章针对密度峰值聚类算法（Density Peak， DPeak）能够有效解决离群点检测和分类的问题，结合算法特点进行改良优化，提出了一种基于密度峰值聚类算法的反作弊模型，通过构建对抗性学习框架、优化算法计算复杂度、引入LOF判别分类机制、多模态融合技术等创新方法，实现了不同阶段黑产演变环境下的规则校验和分类判定。（剩余6358字）
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构建基于密度峰值聚类算法的反作弊系统
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