A relevant subspace based contextual outlier mining algorithm
A relevant subspace based contextual outlier mining algorithm
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一种基于相关子空间的上下文异常值挖掘算法
DOI：
10.1016/j.knosys.2016.01.013
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发表时间：
2016-05
影响因子：
8.8
通讯作者：
Qin Xiao
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Zhang Jifu;Yu Xiaolong;Li Yonghong;Zhang Sulan;Xun Yaling;Qin Xiao
针对高维海量数据集，提出了一种相关的基于子空间的上下文离群点检测算法。首先，利用属性维的局部稀疏性重新定义相关子空间，有效地描述各数据集的局部分布；其次，利用局部数据集的概率密度定义相关子空间的局部离群因子计算公式，该公式能有效反映不服从局部数据集分布的数据对象在相关子空间的离群程度；第三，将构成相关子空间的属性维度和局部离群因子定义为上下文信息，提高离群值的可解释性和可理解性；第四，将选取的N个局部离群因子值最大的数据对象定义为上下文离群值。最后，通过UCI数据集的实验验证了算法的有效性。
For high-dimensional and massive data sets, a relevant subspace based contextual outlier detection algorithm is proposed. Firstly, the relevant subspace, which can effectively describe the local distribution of the various data sets, is redefined by using local sparseness of attribute dimensions. Secondly, a local outlier factor calculation formula in the relevant subspace is defined with probability density of local data sets, and the formula can effectively reflect the outlier degree of data object that does not obey the distribution of the local data set in the relevant subspace. Thirdly, attribute dimensions of constituting the relevant subspace and local outlier factor are defined as the contextual information, which can improve the interpretability and comprehensibility of outlier. Fourthly, the selection of N data objects with the greatest local outlier factor value is defined as contextual outliers. In the end, experimental results validate the effectiveness of the algorithm by using UCI data sets.
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影响因子：
8.9
作者：
M. Bouguessa;Shengrui Wang
通讯作者：
M. Bouguessa;Shengrui Wang
DOI：
--
发表时间：
1998-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Edwin M. Knorr;R. Ng
通讯作者：
Edwin M. Knorr;R. Ng
DOI：
10.2307/2530985
发表时间：
1980-07
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
V. Barnett;T. Lewis
通讯作者：
V. Barnett;T. Lewis
影响因子：
4.3
作者：
Liu, HC;Shah, S;Jiang, W
通讯作者：
Jiang, W
DOI：
10.1007/bfb0100984
发表时间：
1998-03
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Sunita Sarawagi;R. Agrawal;N. Megiddo
通讯作者：
Sunita Sarawagi;R. Agrawal;N. Megiddo