计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2015年
5期
230-233,264
,共5页
不确定数据%局部离群点检测%可能世界模型%k最近邻
不確定數據%跼部離群點檢測%可能世界模型%k最近鄰
불학정수거%국부리군점검측%가능세계모형%k최근린
Uncertain data%Local outlier detection%Possible world model%k-nearest neighborhood
针对不确定数据集进行离群点检测,设计了基于密度的不确定数据的局部离群因子(Uncertain Local Outlier Factor,ULOF)算法.通过建立不确定数据的可能世界模型来确定不确定对象在可能世界中的概率.结合传统的LOF算法推导出ULOF算法,根据ULOF值判断不确定对象的局部离群程度;然后对ULOF算法的效率性和准确性进行了详细分析,提出了基于网格的剪枝策略、k最近邻查询优化来减少数据的候选集;最后通过实验证明了ULOF算法对不确定数据检测的可行性和效率性,优化后的方法有效地提高了异常检测准确率,降低了时间复杂度,改善了不确定数据的异常检测性能.
針對不確定數據集進行離群點檢測,設計瞭基于密度的不確定數據的跼部離群因子(Uncertain Local Outlier Factor,ULOF)算法.通過建立不確定數據的可能世界模型來確定不確定對象在可能世界中的概率.結閤傳統的LOF算法推導齣ULOF算法,根據ULOF值判斷不確定對象的跼部離群程度;然後對ULOF算法的效率性和準確性進行瞭詳細分析,提齣瞭基于網格的剪枝策略、k最近鄰查詢優化來減少數據的候選集;最後通過實驗證明瞭ULOF算法對不確定數據檢測的可行性和效率性,優化後的方法有效地提高瞭異常檢測準確率,降低瞭時間複雜度,改善瞭不確定數據的異常檢測性能.
침대불학정수거집진행리군점검측,설계료기우밀도적불학정수거적국부리군인자(Uncertain Local Outlier Factor,ULOF)산법.통과건립불학정수거적가능세계모형래학정불학정대상재가능세계중적개솔.결합전통적LOF산법추도출ULOF산법,근거ULOF치판단불학정대상적국부리군정도;연후대ULOF산법적효솔성화준학성진행료상세분석,제출료기우망격적전지책략、k최근린사순우화래감소수거적후선집;최후통과실험증명료ULOF산법대불학정수거검측적가행성화효솔성,우화후적방법유효지제고료이상검측준학솔,강저료시간복잡도,개선료불학정수거적이상검측성능.
