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

【摘要】：針對(duì)數(shù)據(jù)流中離群點(diǎn)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(jìn)行數(shù)據(jù)間離群點(diǎn)判斷的離群點(diǎn)檢測(cè)DOKM算法。根據(jù)數(shù)據(jù)流概念漂移檢測(cè)結(jié)果來(lái)自適應(yīng)地調(diào)整滑動(dòng)窗口大小,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)流的離群點(diǎn)檢測(cè),與其他離群點(diǎn)算法的一系列實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證和對(duì)比結(jié)果表明,DOKM算法在人工數(shù)據(jù)集和真實(shí)數(shù)據(jù)集中均可以實(shí)現(xiàn)對(duì)離群點(diǎn)的有效檢測(cè)。
[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(jì)算機(jī)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(yùn)輸與安全保障重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(No.TTS201502) 江蘇省無(wú)線傳感網(wǎng)高技術(shù)研究重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放課題(No.WSNLBZY201505) 南京郵電大學(xué)引進(jìn)人才科研啟動(dòng)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(jì)劃STITP(No.201513989010Y)
【分類號(hào)】：TP311.13

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