【摘 要】
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该文针对目前孤立点异常的检测方法只适应于静态环境,对于数据流的动态特性的反应不够及时,提出了一种基于时间序列流数据特点的动态自适应孤立点挖掘方法。该方法在基于密度
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该文针对目前孤立点异常的检测方法只适应于静态环境,对于数据流的动态特性的反应不够及时,提出了一种基于时间序列流数据特点的动态自适应孤立点挖掘方法。该方法在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,利用多窗口滑动技术分析数据流的局部异常来判断时间序列数据流中的孤立点,通过改进局部异常因子的计算方法,用户能通过设定初始阈值来控制总体的检测率和误报率。实验表明该方法的有效性。
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