《计算机应用研究》|Application Research of Computers

离群点检测技术综述

Overview of outlier detection technology

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作者 梅林,张凤荔,高强
机构 电子科技大学 信息与软件工程学院;西南民族大学 计算机科学与技术学院
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摘要 离群点检测目前广泛应用于异常检测、兴趣挖掘等领域。一般通过离群点检测技术可以从正常分布的数据集中找到异常的数据点,并挖掘出有意义的模式。然而大数据时代对海量数据的处理提出了新要求,为了深入了解离群点检测技术发展状况。因此,对近年离群点检测技术进行综述,首先介绍与总结离群点的定义、引起离群的原因和离群点挖掘算法的分类。其次,对基于邻近性的离群点检测算法,分布式架构下的离群点检测算法以及基于深度学习的离群点检测算法进行综述与总结,尤其对该领域最近最有代表性的方法进行了探讨,指出了其优缺点。最后进行了总结并展望离群点检测技术未来的研究方向。
关键词 离群点;深度学习;监督学习;半监督学习;大数据
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61472064,61602096)
四川省科技计划项目(2018GZ0087,2016FZ0002)
中央高校基本科研业务费专项基金项目(2017NZYQN26)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2020-12-002.html
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中图分类号 TP301.6
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