基于网格查询的局部离群点检测算法

• 作者: 凌捷 欧毓毅 牛少章 顾国生
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 局部离群因子 k近邻 距离矩阵 网格 记忆性 邻域查询
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 大数据与云计算
• 页码范围: 89-94
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 4021字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1806-0278

摘要

针对基于密度的局部离群因子算法(LOF),需要计算距离矩阵来进行k近邻查寻,算法时间复杂度高,不适合大规模数据集检测的问题,提出基于网格查询的局部离群点检测算法.算法利用距离目标网格中的数据点最近的k个其他数据点,一定在该目标网格或在该目标网格的最近邻接网格中这一特性,来改进LOF算法的邻域查询操作,以此减少LOF算法在邻域查询时的计算量.实验结果证明,提出的LOGD算法在与原LOF算法具有基本相同的检测准确率的情况下,能够有效地降低离群点检测的时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾国生	广东工业大学计算机学院	14	39	5.0	5.0
2	凌捷	广东工业大学计算机学院	133	1124	17.0	28.0
3	欧毓毅	广东工业大学计算机学院	24	66	5.0	6.0
4	牛少章	广东工业大学计算机学院	2	2	1.0	1.0