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离群点检测方法及其在大数据时代下的改进方法研究
  • ISSN号:1000-5862
  • 期刊名称:《江西师范大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类: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] 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]江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌330022
  • 相关基金:国家社科基金教育学青年课题“教育虚拟社区的群集智能化构建方法研究”(CCA110109)资助项目
中文摘要:

通过对当前有代表性的离群数据检测方法的分析和比较,总结了各方法的特性及优缺点.针对大数据的数据量大、维数高的特性,分析了离群点检测方法的改进策略,并以T-ODCD算法和AROD算法为例,进一步说明离群点检测改进策略.

英文摘要:

The paper compared and analyzed major outlier detection method and their features and merit and demerit were summarized. In addition,in view of the large amount of data and high dimension of the big data,improvement strategies of outlier detection method were analyzed. Improvement strategies of outlier detection were further illustrated by T-ODCD and AROD algorithms.

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期刊信息
  • 《江西师范大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:江西师范大学
  • 主办单位:江西师范大学
  • 主编:
  • 地址:南昌市紫阳大道99号
  • 邮编:330022
  • 邮箱:lk8506184@126.com
  • 电话:0791-88506814
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-5862
  • 国内统一刊号:ISSN:36-1092/N
  • 邮发代号:44-56
  • 获奖情况:
  • 2009年中国高等学校自然科学学报研究会颁发“全国...,2009年被评为:第四届华东地区优秀期刊奖”,2008年教育部科技司授予“第2届中国高校优秀科技...,2008年江西省新闻出版局授予“第3届江西省优秀期...,2004年教育部科技司授予“全国高校优秀科技期刊二...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,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(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)
  • 被引量:5205