【摘 要】
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不确定数据作为一种新型的数据模型,被广泛应用于金融、基于位置的服务、移动物体监测、传感器网络等许多类型应用领域.近年来出现的面向不确定数据的分析处理技术已成为数据
【机 构】
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沈阳建筑大学信息与控制工程学院,沈阳航空航天大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(611602323);中国博士后科学基金(2016M591455);辽宁省博士启动基金(201601209)资助~~
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不确定数据作为一种新型的数据模型,被广泛应用于金融、基于位置的服务、移动物体监测、传感器网络等许多类型应用领域.近年来出现的面向不确定数据的分析处理技术已成为数据库、数据挖掘等领域的研究热点.许多传统的数据挖掘技术已经被扩展并应用到不确定数据的分析和管理,异常点检测是数据挖掘领域重要的技术,用来发现行为或特征不同于其他对象的数据对象.当数据对象的性质和行为明显区别于它的近邻时,则被为视为异常点.异常点检测在许多方面有着广泛的应用,如网络入侵检测、信用卡诈骗、环境监测等.该文研究不确定数据基于密度的局部异常
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