本文選題：概念漂移　切入點：數(shù)據(jù)流　出處：《計算機工程與應(yīng)用》2017年03期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對數(shù)據(jù)流中離群點挖掘問題,在K-means聚類算法基礎(chǔ)上,提出了基于距離的準(zhǔn)則進行數(shù)據(jù)間離群點判斷的離群點檢測DOKM算法。根據(jù)數(shù)據(jù)流概念漂移檢測結(jié)果來自適應(yīng)地調(diào)整滑動窗口大小,從而實現(xiàn)對數(shù)據(jù)流的離群點檢測,與其他離群點算法的一系列實驗驗證和對比結(jié)果表明,DOKM算法在人工數(shù)據(jù)集和真實數(shù)據(jù)集中均可以實現(xiàn)對離群點的有效檢測。
[Abstract]:Aiming at the problem of outlier mining in data flow, based on K-means clustering algorithm, An outlier detection algorithm based on distance criterion is proposed to detect outliers in data streams. According to the results of data stream conceptual drift detection, the sliding window size is adjusted adaptively to realize outlier detection of data streams. A series of experiments and comparisons with other outliers show that the DOKM algorithm can effectively detect outliers in both artificial and real datasets.
【作者單位】： 南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院;南京郵電大學(xué)通達(dá)學(xué)院;
【基金】：江蘇省自然科學(xué)基金(No.BK20150868) 江蘇省交通運輸與安全保障重點實驗室開放課題(No.TTS201502) 江蘇省無線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點實驗室開放課題(No.WSNLBZY201505) 南京郵電大學(xué)引進人才科研啟動基金(No.NY214013);南京郵電大學(xué)通達(dá)學(xué)院大學(xué)生科技創(chuàng)新訓(xùn)練計劃STITP(No.201513989010Y)
【分類號】：TP311.13

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