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离群点挖掘研究


□ 徐 翔 刘建伟 罗雄麟

  (中国石油大学 自动化研究所, 北京 102249)
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  摘 要:随着人们对欺诈检测、网络入侵、故障诊断等问题的关注,离群点挖掘研究日益受到重视。在充分调研国内外离群点挖掘研究成果的基础上,介绍了数据库领域离群点挖掘的研究进展,并概要地总结和比较了已有的各种离群点挖掘方法,展望了离群点挖掘研究的未来发展方向和面临的挑战。
  关键词:离群点; 数据挖掘; 局部离群点; 高维数据; 数据流
  中图分类号:TP311.13; TP391 文献标志码:A
   文章编号:10013695(2009)01003407
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  Research on outlier mining
  XU Xiang, LIU Jianwei, LUO Xionglin
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  (Research Institute of Automation, China University of Petroleum, Beijing 102249, China)
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  Abstract:The problem of outlier mining attracts more and more interests in research when the research fields of fraud detection, intrusion detection, fault diagnosis and so on receive wide attentions. This paper presented a survey for the research results of outlier mining at home and abroad, and based on this survey, introduced the research process of outlier mining in the areas of database. It also presented a summary of the current state of the art of these techniques, a discussion on future research topics, and the challenges of the outlier mining.
  Key words:outlier; data mining; local outlier; highdimensional data; data stream
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  一直以来,人们都比较重视数据集中的离群数据,通常认为这些数据改变了数据集的原有信息或数据产生机理。因此,发现离群点并减少其对数据分析的影响是一项很有意义的工作。然而,一个人的噪声可能是另一个人的信号[1];在欺诈检测、故障诊断、网络入侵等领域的应用中,罕见事件通常比常规事件更有吸引力。简单地删除离群点的做法可能导致一些重要信息的丢失,因此,在这些领域都十分注重离群点的研究。目前,离群点问题的研究是信息科学中一个较活跃的分支,在数据挖掘研究领域也备受关注。 ......
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