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一种基于密度的不确定数据离群点检测算法
被引量:
2
1
作者
姜元凯
郑洪源
丁秋林
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期172-176,共5页
不确定数据普遍存在于如移动计算、RFID技术和传感器网络等大量应用之中。由于不确定数据的离群点检测算法可以提高服务质量,提出一种基于密度的不确定数据离群检测算法RLOF。该算法引入一种R2-tree结构,有效降低了计算局部离群因子时...
不确定数据普遍存在于如移动计算、RFID技术和传感器网络等大量应用之中。由于不确定数据的离群点检测算法可以提高服务质量,提出一种基于密度的不确定数据离群检测算法RLOF。该算法引入一种R2-tree结构,有效降低了计算局部离群因子时的时间复杂度,同时降低了不确定数据集中的数据更新成本以及海量数据维护成本。理论分析和实验结果充分证明了该算法是有效可行的。
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关键词
不确定数据
离群点检测
r2-tree索引
最小充分邻域
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职称材料
题名
一种基于密度的不确定数据离群点检测算法
被引量:
2
1
作者
姜元凯
郑洪源
丁秋林
机构
南京航空航天大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第4期172-176,共5页
基金
江苏省产学研联合创新资金项目(SBY201320423)资助
文摘
不确定数据普遍存在于如移动计算、RFID技术和传感器网络等大量应用之中。由于不确定数据的离群点检测算法可以提高服务质量,提出一种基于密度的不确定数据离群检测算法RLOF。该算法引入一种R2-tree结构,有效降低了计算局部离群因子时的时间复杂度,同时降低了不确定数据集中的数据更新成本以及海量数据维护成本。理论分析和实验结果充分证明了该算法是有效可行的。
关键词
不确定数据
离群点检测
r2-tree索引
最小充分邻域
Keywords
Unce
r
tain data
Outlie
r
detection
r
2
-tree
index
Minimal sufficient neighbo
r
hood
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于密度的不确定数据离群点检测算法
姜元凯
郑洪源
丁秋林
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
2
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