主页期刊介绍编委会编辑部服务介绍道德声明在线审稿编委办公English
2020-2021年专刊出版计划 微信服务介绍 最新一期:2020年第10期
     
在线出版
各期目录
纸质出版
分辑系列
论文检索
论文排行
综述文章
专刊文章
美文分享
各期封面
E-mail Alerts
RSS
旧版入口
中国科学院软件研究所
  
投稿指南 问题解答 下载区 收费标准 在线投稿
遇辉,马秀莉,谭少华,唐世渭,杨冬青.基于奇异值分解的异常切片挖掘.软件学报,2005,16(7):1282-1288
基于奇异值分解的异常切片挖掘
Exceptional Slices Mining Based on Singular Value Decomposition
投稿时间:2004-07-16  修订日期:2005-03-11
DOI:
中文关键词:  异常切片挖掘  特征提取  奇异值特征向量  基于距离的孤立点检测  联机分析处理
英文关键词:exceptional slices mining  feature extraction  singular value feature vector  distance-based outlier detection  on-line analytical processing
基金项目:Supported by the National Natural Science Foundation of China under Grant Nos.60473051, 60473072 (国家自然科学基金)
作者单位
遇辉 北京大学,信息科学技术学院,北京,100871
北京大学,视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京,100871 
马秀莉 北京大学,信息科学技术学院,北京,100871
北京大学,视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京,100871 
谭少华 北京大学,信息科学技术学院,北京,100871
北京大学,视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京,100871 
唐世渭 北京大学,信息科学技术学院,北京,100871
北京大学,视觉与听觉信息处理国家重点实验室,北京,100871 
杨冬青 北京大学,信息科学技术学院,北京,100871 
摘要点击次数: 3030
全文下载次数: 3526
中文摘要:
      切片操作是联机分析处理的主要功能之一,在决策支持应用中发挥着重要作用.由于人工的切片过程非常低效,且易忽略重要信息,提出了一种自动、智能的异常切片挖掘方法.该方法基于奇异值分解技术来提取切片的数据分布特征,然后在提取出的奇异值特征之上,利用基于距离的孤立点检测技术发现异常的切片.在人工生成的数据和实际应用的切片数据上所作的实验结果都表明了该方法的高效性和可行性.
英文摘要:
      Slice is one of the major operations in on-line analysis processing, which has played an important role in the application of decision support. In this paper, a method of mining exceptional slices is presented for extracting the distribution feature of the slice data based on the technique of the singular value decomposition, and the exceptional slices can be found by utilizing the distance-based outlier detection technique on the singular value feature. The effectiveness of the approach is experimentally demonstrated on the artificial data and the real slices data.
HTML  下载PDF全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
 

京公网安备 11040202500064号

主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会 京ICP备05046678号-4
编辑部电话:+86-10-62562563 E-mail: jos@iscas.ac.cn
Copyright 中国科学院软件研究所《软件学报》版权所有 All Rights Reserved
本刊全文数据库版权所有,未经许可,不得转载,本刊保留追究法律责任的权利