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基于距离的不确定数据异常点检测研究
  • ISSN号:1672-3961
  • 期刊名称:山东大学学报(工学版)
  • 时间:2011.4.4
  • 页码:34-37
  • 分类:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]云南大学信息学院,云南昆明650091
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61063008)
  • 相关项目:不确定数据的空间co-location模式挖掘技术研究
中文摘要:

针对实际数据存在不确定性的问题,提出了新的异常点检测方法。首先,定义了基于距离的不确定数据异常点检测概念;其次,设计了相应的不确定数据的异常点检测算法;再次,为降低算法时间复杂度,设计了剪枝策略;最后,实验分析说明了算法对不确定异常点检测的可行性与效率。

英文摘要:

Aimed at the problem that the actual data exists uncertainty,a new method of outlier detection was proposed.First,the notions of distance-based outlier detection on uncertain data were defined.Then,an algorithm was designed to mine corresponding outliers over uncertain data.Third,a pruning algorithm was designed in order to reduce the time complexity.Finally,experimental studies illustrated that the algorithms have good efficiency in uncertain outlier detection.

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期刊信息
  • 《山东大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编:李术才
  • 地址:山东济南市经十路17923号
  • 邮编:250061
  • 邮箱:xbgxb@sdu.edu.cn
  • 电话:0531-88396452
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-3961
  • 国内统一刊号:ISSN:37-1391/T
  • 邮发代号:24-221
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6258