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基于聚类的离群点分析方法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:计算机应用研究
  • 时间:2012.3.3
  • 页码:865-868
  • 分类:TP311.13[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] TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]重庆大学计算机学院,重庆400044
  • 相关基金:国家自然科学基金(61073058)资助
  • 相关项目:结构离群特征分析与释义空间建模研究
中文摘要:

提出了快速的基于距离的数据流离群点检测算法。该算法使用滑动窗口模型处理数据流,并利用向量内积不等式进行剪枝,在保证正确性的前提下,显著的提高了执行效率。实验表明,该算法是有效可行的。

英文摘要:

A fast distance-based outlier detection algorithm for stream data (FDODS) is proposed, under sliding-window model. By using the pretreatment of vectors' inner-product, some redundant calculation process is reduced with good correctness. The experiments show that, this algorithm is feasible and effective.

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期刊论文 23 会议论文 2 专利 2
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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),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),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049