基于nested-loop的大数据集快速离群点检测算法

• 作者: 倪巍伟 孙志挥 陆介平 陈耿
• 来源期刊: 东南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 大数据集 模信息表 向量内积不等式 离群点检测
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 463-466
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3476字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1001-0505.2006.03.027

摘要

针对已有的多数离群点检测算法存在扩展性差,不能有效应用于大数据集的问题,在已有的基于距离的离群点检测算法的基础上,设计模信息表存储结构,利用向量内积不等式关系以及合理的存储分配和调度策略,提出一种高效离群点检测算法DBoda.该算法通过在预处理中存储每个点的模信息,减少点间距离的计算量,并对嵌套循环方法进行优化,进一步减少I/O的开销.理论分析和试验结果表明,所提算法具有时间消耗小和适用于处理大数据集的特点,可以有效地解决离群点检测中的算法时间复杂性和算法扩展性问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙志挥	东南大学计算机科学与工程学院	148	3968	33.0	58.0
2	倪巍伟	东南大学计算机科学与工程学院	48	851	19.0	27.0
3	陈耿	南京审计学院审计信息工程重点实验室	81	565	13.0	20.0
4	陆介平	东南大学计算机科学与工程学院	12	407	10.0	12.0