基于网格和聚类的流数据孤立点挖掘

在数据挖掘中，对于数据源中的孤立点的研究可以用于网络攻击、欺诈检测等领域。而Internet的广泛使用使得大量数据以时序性的流的形式存在。针对传统数据挖掘对流数据孤立点挖掘应用中所遇到的问题，文中提出了一个基于改进的距离和密度的孤立点挖掘算法。实验证明，该算法能够有效地检测到流数据中的局部孤立点，从而捕捉到数据流上的概念漂移，能更好地应用于实际。