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基于局部敏感哈希和随机游走的异常点检测方法

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异常点检测是数据挖掘的主要研究热点问题之一,它主要指从给定数据对象中发现行为异常或特征明显不同于正常的数据对象.目前已存在很多异常检测的方法,但是现存的主要异常点检测方法在高维数据处理过程中效率较低.为解决此问题,本文提出一种高效的异常点检测算法,该算法结合局部敏感哈希的性质和图的随机游走来识别异常点.具体而言,通过局部敏感哈希实现对高维的数据进行高效处理,随后利用数据之间距离获取其相似性,并将其转化为随机游走的转移概率,在此基础上,使用随机游走技术计算数据之间的游走概率,其中正常数据之间的转移概率越来越高,而异常点的概率越来越低,进而根据此性质最终辨别异常数据.为验证所提算法的有效性,本文采用当前几种比较流行的异常检测算法进行实验对比.实验结果表明,所提出的方法能有效的检测出异常点,总体上优于其他异常点检测算法.

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来源
《2018年全国理论计算机科学学术年会》||1-11|共11页
会议地点
作者
SHU Min; 舒敏; LIU Huawen; 刘华文; ZHENG Zhonglong; 郑忠龙;
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作者单位

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.13;
关键词
数据挖掘; 异常点检测; 局部敏感哈希; 随机游走;

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