不确定数据流上Top-k异常点查询算法

• 作者: 曹科研 李硕儒 王国仁 韩东红
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定数据 数据挖掘 异常点 top-k
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 172-181
• 页数: 10页
• 分类号: TP311
• 字数: 6639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1405050

摘要

近几年，随着数据流和不确定数据的产生，不确定数据流上的异常点检测成为新的研究热点。然而，现有的不确定数据的异常点定义中涉及3个参数，这对于用户是非常难设定的，以致不能查询到适合的异常点。在大多时候，用户更想知道最可能是异常点的对象，因此提出了不确定数据流上的top-k异常点查询算法。该算法通过估计数据对象异常点的概率范围而进行剪枝，从而减少了一些不必要的计算，同时增量地计算数据对象异常点的概率范围。在真实数据集和合成数据集上进行了一系列的模拟实验，证明了算法的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国仁	东北大学信息科学与工程学院	228	2804	25.0	45.0
2	韩东红	东北大学信息科学与工程学院	23	95	5.0	8.0
3	曹科研	东北大学信息科学与工程学院	2	16	2.0	2.0
4	李硕儒	东北大学信息科学与工程学院	1	2	1.0	1.0