高维类别属性数据流离群点快速检测算法
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A Fast Outlier Detection Algorithm for High Dimensional Categorical Data Streams
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    摘要:

    提出类别属性数据流数据离群度量--加权频繁模式离群因子(weighted frequent pattern outlier factor,简称WFPOF),并在此基础上给出一种快速数据流离群点检测算法FODFP-Stream(fast outlier detection for high dimensional categorical data streams based on frequent pattern).该算法通过动态发现和维护频繁模式来计算离群度,能够有效地处理高维类别属性数据流,并可进一步扩

    Abstract:

    This paper considers the problem of outlier detection in data stream, proposes a new metric called weighted frequent pattern outlier factor for categorical data streams, and presents a novel fast outlier detection algorithm named FODFP-Stream (fast outlier detection for high dimensional categorical data streams based on frequent pattern). FODFP-Stream computes the outlier measure through discovering and maintaining the frequent patterns dynamically, and can deal with the high dimensional categorical data streams effectively. FODFP-Stream can also be extended to resolve continuous attributes and mixed attributes data streams. The experimental results on synthetic and real data sets show the promising availabilities of the approaches.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

周晓云,孙志挥,张柏礼,杨宜东.高维类别属性数据流离群点快速检测算法.软件学报,2007,18(4):933-942

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  • 收稿日期:2005-11-02
  • 最后修改日期:2006-02-23
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