基于网格和密度的海量数据增量式离群点挖掘算法

作     者：张净 孙志挥 杨明 倪巍伟 杨宜东 Zhang Jing;Sun Zhihui;Yang Ming;Ni Weiwei;Yang Yidong

作者机构：东南大学计算机科学与工程系南京210096 江苏大学电气信息工程学院江苏镇江212001 南京师范大学计算机科学与技术学院南京210097 

基　　金：国家自然科学基金项目(40871176 60873176) 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2011年第48卷第5期

页      码：823-830页

摘      要：处理海量和高维数据已经成为设计离群点算法面临的重要任务和挑战,针对海量数据的特点提出一种基于网格和密度的增量式离群点挖掘算法IGDLOF,算法的基本思想为:采用网格的七元组信息减少数据维数和数量,利用增量更新减少内存需求.通过代表点过滤相应的主体数据,先判断再进行近似密度计算的方法减少计算量,降低算法的复杂度.通过在真实和仿真数据集的测试表明,IGDLOF增量算法可与LOF算法保持相同的精确度,而执行效率得到显著的提高.

主 题 词：海量数据 网格 密度 离群点挖掘 增量 LOF算法 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

馆 藏 号：203580166...