一种基于密度的数据流检测算法SWKLOF |
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作者姓名: | 魏中贺 李少波 唐向红 |
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作者单位: | 1. 贵州大学计算机科学与技术学院,贵阳,550025 2. 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室,贵阳,550025 |
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基金项目: | “十二五”国家科技支撑计划资助项目(2012BAF12B14);贵州省重大科技专项(黔科合重大专项字(2012)6018);贵州省工业攻关项目(黔科合GY字(2013)3020);贵州省重大科技专项(黔科合重大专项字(2013)6019)。 |
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摘 要: | 总结目前数据流在线检测算法的优缺点,提出了一种新的数据流在线检测算法—SWKLOF。该算法采用滑动时间窗口对数据流进行封装,用k-距离进行剪枝,剔除大部分正常数据,对剩余疑似异常数据采用局部离群因子LOF(local outlier factor)进一步精确筛选。理论分析和实验结果表明该算法降低了时间复杂度,提高了检测准确性。
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关 键 词: | 数据流 滑动时间窗口 k-距离 局部离群因子 异常检测 |
收稿时间: | 2014-07-16 |
修稿时间: | 2014-08-12 |
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