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| 快速挖掘数据流中离群点 | |
| 引用本文： | 唐向红,李国徽,杨观赐.快速挖掘数据流中离群点[J].小型微型计算机系统,2011,32(1). |
| 作者姓名： | 唐向红 李国徽 杨观赐 |
| 作者单位： | 1. 华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉,430074;贵州大学教育部现代制造技术重点实验室,贵州贵阳,550003 2. 华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北武汉,430074 3. 中国科学院成都计算机应用研究所,四川成都,610041 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(60873030)资助; 国家八六三高技术研究发展计划项目(2007AA01Z309)资助; 国家国防预研基金项目(9140A04010209JW05049140A15040208JW0501)资助 |
| 摘 要： | 离群点检测是数据挖掘领域的一个重要分支,当前数据流的离群点检测研究越来越受到关注.为了快速准确地检测出数据流中离群点,提出一种在线数据流离群点检测算法ODDS(outlier detection in online data stream s).它利用数据与频繁模式的相异程度来度量数据的离群程度,通过构建ODDS-Tree树,能动态地更新数据流中候选离群点的离群信息.实验结果验证了该算法与其他同类算法相比具有较高的效率与优良的可扩展性能. |
| 关 键 词： | 数据流 离群点检测 频繁模式 离群因子 |
Fast Mining Outliers in Online Data Streams |
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| TANG Xiang-hong,LI Guo-hui,YANG Guan-ci.Fast Mining Outliers in Online Data Streams[J].Mini-micro Systems,2011,32(1). | |
| Authors: | TANG Xiang-hong LI Guo-hui YANG Guan-ci |
| Affiliation: | TANG Xiang-hong1,2,LI Guo-hui1,YANG Guan-ci31(School of Computer Science and Technology,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China) 2(Key Laboratory of Advomced Manntacturing Technoloy,Guizhou Unirersity,Guiyang 550003,China)3(Chengdu Institute of Computer Applications,Chinese Academy of Science,Chengdu 610041,China) |
| Abstract: | Outlier detection is a significant branch in the field of data mining.Recently research on outlier detection in data stream is receiving more and more attention.In order to detect outliers in data stream fast and accurately,this paper proposes a novel method called ODDS(outlier detection in online data streams).This method measures the outlying degree of data elements by defference between frequent patterns and data elemnts.The method can dynamically update the information about candidate outliers using ODD... |
| Keywords: | data streams outlier detection frequent pattern outlier factor |
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