采样特异性因子及异常检测

• 作者: 余雪丽 孙静宇 李鲜花 陈俊杰
• 来源期刊: 山东大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 采样 特异性因子 异常检测 数据挖掘 时间复杂度 实时性
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 页码范围: 56-59,65
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

特异性因子是数据的重要特征之一,常通过累计数据之间的差异得到,是面向特异性挖掘的核心概念,然而遇到了计算时间复杂度过高的问题.本文在分析已有特异性因子定义特点及其计算算法时间复杂度的基础上,指出应该基于采样的方法定义特异性因子.给出了一种基于采样的特异性因子定义,即采样特异性因子(sampled pectliarity factor,SPF),并提出了一种基于SPF的异常检测算法.在真实数据集上进行对比实验,结果表明:该算法在检测异常数据时,精度降低不明显,而运行效率得以较大提高,这说明基于采样定义特异性因子的方法可行和更为合理.本文还指出采用合适的采样方法可进一步优化SPF的计算过程,进而节约占用CPU时间和满足实时性要求高的应用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余雪丽	太原理工大学计算机科学与技术学院	106	793	15.0	23.0
2	陈俊杰	太原理工大学计算机科学与技术学院	220	1728	20.0	30.0
3	孙静宇	太原理工大学计算机科学与技术学院	17	52	4.0	5.0
4	李鲜花	太原理工大学计算机科学与技术学院	4	13	2.0	3.0