演化数据流上的连续异常检测

• 作者: 胡雪艳 苏亮 高春鸣
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 演化数据流 核密度估计 数据挖掘 异常检测 滑动窗口
• 年，卷（期）: 2008,（7）
• 所属期刊栏目: 数据库与信息处理
• 页码范围: 174-178
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.132
• 字数: 5196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.07.053

摘要

基于滑动窗口的异常检测是数据流挖掘研究的一个重要课题,在许多应用中数据流通常在一个分布网络上传输,解决这类问题时常采用分布计算技术,以便获得实时高质量的计算结果.对分布演化数据流上连续异常检测问题,进行形式化地阐述,提出了两个基于核密度估计的异常检测定义和算法,并通过大量真实数据集的实验,表明该算法具有良好的高效性和可扩展性,完全适应数据流应用的需求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	高春鸣	湖南师范大学数学与计算机科学学院	44	368	12.0	17.0
2	苏亮	国防科学技术大学计算机学院	3	12	2.0	3.0
3	胡雪艳	湖南师范大学数学与计算机科学学院	1	5	1.0	1.0