基于距离的不确定数据异常点检测研究  

Distance-based outlier detection over uncertain data

作　　者：杨金伟[1] 王丽珍[1] 陈红梅[1] 赵丽红[1] 

机构地区：[1]云南大学信息学院,云南昆明650091

出　　处：《山东大学学报（工学版）》2011年第4期34-37,43,共5页Journal of Shandong University（Engineering Science）

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61063008)

摘　　要：针对实际数据存在不确定性的问题,提出了新的异常点检测方法。首先,定义了基于距离的不确定数据异常点检测概念;其次,设计了相应的不确定数据的异常点检测算法;再次,为降低算法时间复杂度,设计了剪枝策略;最后,实验分析说明了算法对不确定异常点检测的可行性与效率。Aimed at the problem that the actual data exists uncertainty,a new method of outlier detection was proposed.First,the notions of distance-based outlier detection on uncertain data were defined.Then,an algorithm was designed to mine corresponding outliers over uncertain data.Third,a pruning algorithm was designed in order to reduce the time complexity.Finally,experimental studies illustrated that the algorithms have good efficiency in uncertain outlier detection.

关 键 词：不确定数据 异常点检测 算法 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]