【摘 要】
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离群数据挖掘与分析在许多领域的重要性已经日益体现,特别在安全领域对此项技术的实时性要求较高,而离群对象的关键域子空间对于进一步分析数据对象的离群原因具有指示作用,因此如何更快地获取离群数据集的关键域子空间成为一个十分重要的研究内容.本文以探索性数据分析方法为基础,通过分析数据对象个体离群与其属性值离群之间的关系,提出了一种高效实用的关键域子空间实时搜索算法RSKAS,实验证明,这种方法对于问题规模
【机 构】
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湛江师范学院计算机系,湛江,524048;重庆大学计算机学院,重庆,400044 重庆大学计算机学
【出 处】
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第二十三届中国数据库学术会议(NDBC2006)
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离群数据挖掘与分析在许多领域的重要性已经日益体现,特别在安全领域对此项技术的实时性要求较高,而离群对象的关键域子空间对于进一步分析数据对象的离群原因具有指示作用,因此如何更快地获取离群数据集的关键域子空间成为一个十分重要的研究内容.本文以探索性数据分析方法为基础,通过分析数据对象个体离群与其属性值离群之间的关系,提出了一种高效实用的关键域子空间实时搜索算法RSKAS,实验证明,这种方法对于问题规模具有良好的适应性,可以较好地满足离群实时分析要求。
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