近些年來,隨著數(shù)據(jù)庫技術(shù)的蓬勃發(fā)展,需要在數(shù)據(jù)庫中存儲和處理的數(shù)據(jù)量日益增加,如何從海量數(shù)據(jù)中挖掘出潛在的甚至未被發(fā)現(xiàn)的價值信息已經(jīng)成為當(dāng)下數(shù)據(jù)庫研究領(lǐng)域的熱點問題之一。離群點檢測技術(shù)可以幫助用戶發(fā)現(xiàn)異常但有價值的數(shù)據(jù)信息,其在醫(yī)療診斷、金融詐騙、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域中已經(jīng)有著廣泛的應(yīng)用。目前,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中的離群點檢測技術(shù)已經(jīng)取得了許多優(yōu)秀的研究成果。然而,隨著人們對數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理理解的不斷深入,人們逐漸認(rèn)識到不確定數(shù)據(jù)在生產(chǎn)和生活中普遍存在。但是,在這新興的不確定數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中現(xiàn)有的離群點檢測方法具有一定的局限性,不能切實有效的滿足現(xiàn)實應(yīng)用的需求。為此,本文對不確定數(shù)據(jù)中和不確定數(shù)據(jù)流中的離群點檢測問題展開了研究。具體地,本文的主要貢獻(xiàn)如下:1.提出了不確定數(shù)據(jù)集中的快速離群點檢測算法FODU（Fast Outlier Detection Algorithm on Uncertain Data Sets）。首先,采用分層次劃分思想給出了索引的構(gòu)建策略,這種索引結(jié)構(gòu)即克服傳統(tǒng)索引對多維數(shù)據(jù)管理的局限性又避免了空間冗余的產(chǎn)生。然后,提出了全新的過濾方法,該方法包括批量過濾與單點過濾兩個過... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省211工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．?１不確定數(shù)據(jù)集中的離群點示例??Ｆｉｇ．?２．１?Ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ｏｕｔｌｉｅｒｓ?ｉｎ?ｕｎｃｅｒｔａｉｎ?ｄａｔａ?ｓｅｔｓ??

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?不確定數(shù)據(jù)集中離群點檢測技術(shù)的研究???續(xù)表２．４??不確定數(shù)據(jù)點?存在概率?不確定數(shù)據(jù)點?存在概率?不確定數(shù)據(jù)點?存在概率??劃分子塊６７?劃分子塊如?劃分子塊如??ｐｉ４?０．７?ｐａ?０．５?ｐ２〇?０．７??ｆ＞１５?０．７?Ｐ２５?０．４?Ｐ１６?０．４??ｐｉ６?０．３?／＞ｉ７?０．３??具體地，圖２．３是圖２．２的索引生成樹。從圖２．３中可以看出劃分索引樹的葉子節(jié)點??中包含了不確定數(shù)據(jù)集合Ｐ中的所有數(shù)據(jù)點，并且葉子節(jié)點之間不存在相互重疊的關(guān)??系，集合戶中的任意不確定數(shù)據(jù)點；＾也只能被映射在唯一的葉子節(jié)點中。??根節(jié)點—??子節(jié)點?｜?｜￣子節(jié)點??Ｉ???１?￣???ｂ＇?ｂ２?節(jié)點?子節(jié)點??￣￣￣?丨子士點｜?｜子“點?｜子結(jié)點??１?Ｉ?１??＾４?＾５?＾６?ｂ－ｙ?ｂｆｉ?ｂｅ）??圖２．?３分層次劃分索引的生成樹示例??Ｆｉｇ．?２．３?Ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ａ?ｓｐａｎｎｉｎｇ?ｔｒｅｅ?ｔｈａｔ?ｄｉｖｉｄｅｓ?ｔｈｅ?ｉｎｄｅｘ?ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｌｙ??首先，本小節(jié)中給出了不確定數(shù)據(jù)集中分層劃分索引的構(gòu)建方法。然后，給出了具??體示例進(jìn)行說明�？偨Y(jié)起來，本文設(shè)計的分層次劃分索引結(jié)構(gòu)在數(shù)據(jù)過濾方面具有兩大??優(yōu)勢：一、可以使得相對稀疏的數(shù)據(jù)點被索引到匕旦的劃分子塊中，因??此容易確定劃分子塊內(nèi)的數(shù)據(jù)點是否為離群點；二、可以使得相對較為密集的數(shù)據(jù)點被??索引到匕腳ｎ＞Ｍ旦以Ｍｒ的劃分子塊中，因此，容易確定這種劃分子塊內(nèi)的數(shù)據(jù)點是??否為非離群點。同時，對比傳統(tǒng)索引結(jié)構(gòu)，本文采

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3621636