数据密集型计算环境下的离群点挖掘算法

• 作者: 张树森 张龙波 陈亚丽
• 来源期刊: 计算技术与自动化
• 关键词: 离群点检测 网格 MapReduce MR_DBScan
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 【算法分析与研究】
• 页码范围: 74-77
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

在数据密集型计算环境中，数据的海量、高维、分布存储等特点，为数据挖掘算法的设计与实现带来了新的挑战。基于 MapReduce模型提出网格技术与基于密度的方法相结合的离群点挖掘算法，该算法分为两步：Map阶段采用网格技术删除大量不可能成为离群点的正常数据，将代表点信息发送给主节点；Reduce阶段采用基于密度的聚类方法，通过改进其核心对象选取，可以挖掘任意形状的离群点。实验结果表明，在数据密集型计算环境中，该方法能有效的对离群点进行挖掘。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张龙波	山东理工大学计算机科学与技术学院	36	178	7.0	11.0
2	陈亚丽	山东理工大学计算机科学与技术学院	3	9	2.0	3.0
3	张树森	山东理工大学计算机科学与技术学院	3	9	2.0	3.0