基于反k近邻的流数据离群点挖掘算法

摘要：

基于局部离群因子的增量挖掘算法需要多次扫描数据集.反k近邻适用于度量离群程度,根据该性质提出基于反k近邻的流数据离群点挖掘算法(SOMRNN).采用滑动窗口模型更新当前窗口,仅须进行一次扫描,提高了算法效率.通过查询过程实现在任意指定时刻对当前窗口进行整体查询,及时捕捉数据流概念漂移现象.实验结果证明,SOMRNN具有适用性和有效性.

关键词：数据流、离群点、反k近邻、滑动窗口

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60773100;教育部科学技术研究基金资助重点项目205014;河北省教育厅科研计划基金资助项目2006143

在线出版日期：2009-07-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：11-13