基于反k近邻的流数据离群点挖掘算法

• 作者: 张忠平 梁永欣
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 离群点 反k近邻 滑动窗口
• 年，卷（期）: 2009,（12）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 11-13
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.12.004

摘要

基于局部离群因子的增量挖掘算法需要多次扫描数据集.反k近邻适用于度量离群程度,根据该性质提出基于反k近邻的流数据离群点挖掘算法(SOMRNN).采用滑动窗口模型更新当前窗口,仅须进行一次扫描,提高了算法效率.通过查询过程实现在任意指定时刻对当前窗口进行整体查询,及时捕捉数据流概念漂移现象.实验结果证明,SOMRNN具有适用性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张忠平	燕山大学信息科学与工程学院	67	714	16.0	25.0
2	梁永欣	燕山大学信息科学与工程学院	2	21	2.0	2.0