原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
通过对当前有代表性的离群数据挖掘算法的分析和比较,总结了各算法的特性及优缺点,为使用者选择、学习、改进算法提供了依据.此外,针对高维数据和空间数据中离群检测的特殊性,在现有算法的基础上,分析了高维数据和空间数据离群检测需要注意的一些问题,以便于研究者提出新的有效的算法.
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文献信息
篇名 离群数据挖掘综述
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 数据挖掘 离群检测 异常 高维离群
年,卷(期) 2006,(8) 所属期刊栏目 综述评论
研究方向 页码范围 8-13
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2006.08.003
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈崇成 5 256 5.0 5.0
2 樊明辉 3 116 2.0 3.0
3 黄洪宇 1 105 1.0 1.0
4 林甲祥 1 105 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (24)
共引文献  (138)
参考文献  (22)
节点文献
引证文献  (105)
同被引文献  (84)
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1969(1)
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  • 二级引证文献(0)
2006(1)
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2019(22)
  • 引证文献(6)
  • 二级引证文献(16)
2020(4)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(3)
研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
离群检测
异常
高维离群
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
相关基金
福建省青年科技人才创新基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:申报项目有农业、环保、机电、海洋、生物、新材料等10多种
学科类型:
论文1v1指导