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摘要:
异常点是数据集中与其他数据显著不同的数据.一个人的噪声对另一个人而言可能是有用的数据,因此,随着人们对数据质量、欺诈检测、网络入侵、故障诊断、自动军事侦察等问题的关注,异常点挖掘在信息科学研究领域日益受到重视.在充分调研国内外异常点挖掘研究文献基础上,系统地综述了数据库研究领域中异常点挖掘的研究现状,对已有各种异常点挖掘方法进行了总结和比较,并结合当前研究热点,展望了异常点挖掘未来的研究方向及其面临的挑战.
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文献信息
篇名 异常点挖掘研究进展
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 异常点 挖掘方法 局部异常点 数据流 高维数据
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 67-73
页数 7页 分类号 TP182|TP311
字数 7202字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.2006.01.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 唐世渭 北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室 103 4937 32.0 70.0
2 杨冬青 北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室 97 4962 32.0 70.0
3 谭少华 北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室 8 103 3.0 8.0
4 童云海 北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室 18 433 10.0 18.0
5 王宏鼎 北京大学视觉与听觉处理国家重点实验室 3 102 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
异常点
挖掘方法
局部异常点
数据流
高维数据
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
出版文献量(篇)
2770
总下载数(次)
11
总被引数(次)
12401
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导