基于大数据分析的海量数据离群点检测算法

作     者：王润芳 李艳博 

作者机构：长春工业大学人文信息学院信息工程系 

基　　金：吉林省教育科学规划课题:项目名称:计算机科学与技术专业“互联网+教育”混合式教学变革研究项目号:GH170924 

出 版 物：《数字通信世界》 (Digital Communication World)

年 卷 期：2019年第12期

页      码：160-160页

摘      要：传统离群点检测算法基本针对集中式数据处理,随着数据规模的不断扩大,传统算法的处理效率已经受限。基于此,提出基于大数据分析的海量数据离群点检测算法,在确定聚类区域、数据集的预处理以及离群点划分的基础上,对其算法定义进行描述,实现对离群度的检测。根据实验结果的对比,设计的算法在检测正确率上相比于传统算法而言,拥有较大优势,具体体现在其算法检测的正确率基本在80%以上,最高可达99%,且随着节点数量的增多,并不对其检测造成消极影响。

主 题 词：大数据分析 海量数据 离群点 检测算法 

学科分类：07[理学] 08[工学] 

D　O　I：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2019.12.120

馆 藏 号：203880870...