近些年來,隨著數(shù)據(jù)庫技術的蓬勃發(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)成為當下數(shù)據(jù)庫研究領域的熱點問題之一。離群點檢測技術可以幫助用戶發(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)測等領域中已經(jīng)有著廣泛的應用。目前,傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫領域中的離群點檢測技術已經(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建策略,這種索引結構即克服傳統(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】：大連海事大學遼寧省211工程院校

【文章頁數(shù)】：71 頁

【學位級別】：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??

１??罄?？？馨??０．９－?？?ＰＵ?魯％：?Ｋ?￥??〇?８?－?尸丨５?ｂ，?ｐ＼９?／＞？??０．７?？?？?Ａ書參參？??＾?／？７?Ｗ?Ａ?Ｐ２＼ｐ２ｉ?Ｐｌｆ??－ｔ?Ａ??ｂ２?Ｐ＇、Ｐ、＇，ｈ＊?ｂｖ??〇．４?？?丨?蠡?？?￣代７；??０?：－?［?Ｚ?＾??０Ｊ＇＃?？?？?？??０丨，？?／，！?？??凡?ｈｉ?ｈ３?＊?ｂ４??〇?０．１?０．２?０．３?０．４?０．５?０．６?０．７?０．８?０．９?Ｉ卡唯??圖２．?２分層次劃分索引構建的示例??Ｆｉｇ．?２．２?Ｅｘａｍｐｌｅ?ｏｆ?ｈｉｅｒａｒｃｈｉｃａｌｌｙ?ｉｎｄｅｘｅｄ?ｂｕｉｌｄ??表２．?４圖２．?２中數(shù)據(jù)點的概率信息??Ｔａｂ．?２．４?Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ?ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ?ｏｆ?ｄａｔａ?ｐｏｉｎｔｓ?ｉｎ?Ｆｉｇｕｒｅ?２．２??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６！?劃分子塊ｈ?劃分子塊Ａ３??Ｐｉ?０．９?ｐｉ?０．８?ｐ６?０．９??Ｐａ?０．７?ｐｉ?０．４?ｐｓ?０．３??劃分子塊仏?劃分子塊ｈ?劃分子塊６６??Ｐ３５?０．７?／？３０?０．８?Ｐ９?０．６??Ｐ３３，?０．７?／？３ｉ?０．７?ｐ＼〇?０．６??Ｐ３２?０．６?Ｐ２９?０．７?尸１１?０．４??／？３４?０．３?／？２７?０．６?Ｐ％?０．３??Ｐ２８?０．１?ｐｉ?０．３??劃分子塊６７?劃分子塊心?劃分子塊心??Ｐ］２?０．９?Ｐ２４?０．６?ｐ＇

?不確定數(shù)據(jù)集中離群點檢測技術的研究???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??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建方法。然后，給出了具??體示例進行說明�？偨Y起來，本文設計的分層次劃分索引結構在數(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)索引結構，本文采

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于多種支撐點的度量空間離群檢測算法[J]. 許紅龍,唐頌,毛睿,沈婧,劉剛,陳國良.  計算機學報. 2017(12)
[2]BOD:一種高效的分布式離群點檢測算法[J]. 王習特,申德榮,白梅,聶鐵錚,寇月,于戈.  計算機學報. 2016(01)
[3]基于距離的不確定離群點檢測[J]. 于浩,王斌,肖剛,楊曉春.  計算機研究與發(fā)展. 2010(03)
[4]不確定性數(shù)據(jù)管理技術研究綜述[J]. 周傲英,金澈清,王國仁,李建中.  計算機學報. 2009(01)



本文編號：3621636