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| 一种基于密度的不确定数据离群点检测算法 | |
| 作者姓名： | 姜元凯 郑洪源 丁秋林 |
| 作者单位： | 南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京210016 |
| 基金项目： | 本文受江苏省产学研联合创新资金项目(SBY201320423)资助 |
| 摘 要： | 不确定数据普遍存在于如移动计算、RFID技术和传感器网络等大量应用之中.由于不确定数据的离群点检测算法可以提高服务质量,提出一种基于密度的不确定数据离群检测算法RLOF.该算法引入一种R2-tree结构,有效降低了计算局部离群因子时的时间复杂度,同时降低了不确定数据集中的数据更新成本以及海量数据维护成本.理论分析和实验结果充分证明了该算法是有效可行的. |
| 关 键 词： | 不确定数据 离群点检测 R2-tree索引 最小充分邻域 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |