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孤立点用户意义分析在质量管理中的应用

计算机应用 2009年第11期29卷 3077-3079页

作者：王越刘亚辉徐传运重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆理工大学计算机软件及应用研究所重庆400050

现存有关孤立点分析的研究很少解释识别出的孤立点的用户意义,而孤立点通常都包含着重要的信息,在许多应用领域中对于孤立点意义的解释和孤立点本身同等重要。因此,给出孤立点用户意义的定义,并提出一种基于距离和的孤立点用户意义分析... 详细信息

现存有关孤立点分析的研究很少解释识别出的孤立点的用户意义,而孤立点通常都包含着重要的信息,在许多应用领域中对于孤立点意义的解释和孤立点本身同等重要。因此,给出孤立点用户意义的定义,并提出一种基于距离和的孤立点用户意义分析算法(DSCM),对每一孤立点给出相应的解释,以帮助用户更好地理解孤立数据。应用到质量管理中的结果表明,该算法是有效的和实用的,且易用性较强。

关键词：孤立点用户意义距离和质量管理数据挖掘

孤立点预处理和Single-Pass聚类结合的微博话题检测方法

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计算机应用研究 2016年第8期33卷 2294-2297页

作者：叶施仁杨英杨长春朱明峰常州大学信息科学与工程学院江苏常州213164

针对如何快速发现微博中的热点话题,提出了一种具有更高准确率的中文微博话题检测方案。首先,优化了微博文本的特征选择,经过分析获得的这些博文特征有助于不同词性对话题表达的重要性;其次,在此基础上,提出了通过计算博文阈值的方法,... 详细信息

针对如何快速发现微博中的热点话题,提出了一种具有更高准确率的中文微博话题检测方案。首先,优化了微博文本的特征选择,经过分析获得的这些博文特征有助于不同词性对话题表达的重要性;其次,在此基础上,提出了通过计算博文阈值的方法,将零散主题的博文作为噪声过滤,并用来降低博文集的维度;在现有Single-Pass聚类算法的基础上,引入了主题词的概念,根据中心向量的特征权重选择主题词,最终形成一种孤立点预处理与Single-Pass相结合的微博话题检测方法。实验结果表明,相比传统的Single-Pass算法,该方法有效去除了数据集的大部分孤立点,不仅具有较低的漏检率和误检率,而且在时间损耗方面表现更佳。

关键词：微博热点话题增量聚类孤立点话题检测

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重构相空间中孤立点的局部简单非线性降噪

系统工程学报 2017年第4期32卷 433-440页

作者：龚祝平华南理工大学工商管理学院广东广州510641

为解决重构相空间中由于孤立点的存在而使简单非线性降噪法无法有效降噪的问题,本研究提出使用不同邻域半径实施多次局部简单非线性降噪的方法,去除重构相空间中的孤立点.使用该方法,对HZ公司的制造质量水平时间序列,在其重构相空间中... 详细信息

为解决重构相空间中由于孤立点的存在而使简单非线性降噪法无法有效降噪的问题,本研究提出使用不同邻域半径实施多次局部简单非线性降噪的方法,去除重构相空间中的孤立点.使用该方法,对HZ公司的制造质量水平时间序列,在其重构相空间中经过实施16次邻域半径由大到小的孤立点去除操作后,在重构相空间中得到无孤立点的时间序列.经过本方法实施孤立点去除操作后的时间序列,只需再经过一次简单非线性降噪,就可以实现有效降噪,经过有效降噪的重构相空间才可以实施进一步的预测模型的拟合.

关键词：重构相空间时间序列降噪孤立点去除

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基于孤立点挖掘的入侵检测技术

计算机工程 2008年第3期34卷 88-90页

作者：黄斌史亮姜青山吴楠楠厦门大学软件学院 361005

基于孤立点挖掘,探讨了异常检测的可行性,将孤立点挖掘方法应用到入侵检测中,采用编码映射方法对符号型数据进行处理,利用主成分分析对编码映射后扩展的属性进行降维。仿真实验验证了该方法的可行性。

关键词：入侵检测孤立点相似系数编码映射主成分分析

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孤立点挖掘技术在入侵检测中的应用研究

孤立点挖掘技术在入侵检测中的应用研究

作者：孟浩大连海事大学

学位级别：硕士

随着电子商务的迅速发展，越来越多的关键业务已经移植到网络上，然而由于Internet自身的开放性又使计算机系统遭受网络入侵的风险日益加大，网络安全越来越引起人们的关注。入侵检测作为立体纵深防御体系中的重要组成部分，成为当前网... 详细信息

随着电子商务的迅速发展，越来越多的关键业务已经移植到网络上，然而由于Internet自身的开放性又使计算机系统遭受网络入侵的风险日益加大，网络安全越来越引起人们的关注。入侵检测作为立体纵深防御体系中的重要组成部分，成为当前网络安全理论的研究热点。将数据挖掘与入侵检测相结合，能够增强入侵检测系统对海量数据的处理能力，使得入侵检测系统具有可扩展性和自学习能力，增强入侵检测系统的检测功能。从数据的观点来看，入侵检测本身是一个数据分析过程，在数量上远少于正常行为的入侵行为可看作孤立点。于是，将数据挖掘中的孤立点挖掘技术作为一种网络安全检测手段，用来识别变种或未知入侵行为，对于改善入侵检测系统的性能有着重大的研究意义。本文主要针对孤立点挖掘技术在入侵检测系统中的应用展开研究，使传统入侵检测系统具有异常检测能力。 (1) 结合领域知识，改进CLARANS算法，努力提高检测准确度，并根据入侵检测的实际情况提出基于协议分析的思想;(2) 考虑网络环境，提出DLOCI算法，该算法利用中间计算结果，大大提高整体效率;(3) 在分析Snort系统的基础上，实现一个通用的基于孤立点挖掘技术的入侵检测实验平台，讨论一些关键技术，最后给出实验结果。通过实验证实了改进算法的优越性和模型的可行性;其中许多符合实际的灵活改进，使检测性能大幅提高。未知入侵到达后，入侵检测系统进行分析处理，实时更新系统，最终完成研究任务。

关键词：入侵检测数据挖掘孤立点 CLARANS算法 DLOCI算法

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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基于属性子空间的孤立点内涵知识挖掘

计算机科学 2011年第3期38卷 199-202页

作者：王越刘亚辉谭暑秋重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400050

孤立点通常都包含着重要的信息,挖掘出孤立点的内涵知识可以帮助用户更好地认知数据。通过给出的孤立点的原因属性子空间及其孤立度和孤立点的相似度等概念,提出了一个基于属性子空间的孤立点内涵知识挖掘算法,得到了每个孤立点的原因... 详细信息

孤立点通常都包含着重要的信息,挖掘出孤立点的内涵知识可以帮助用户更好地认知数据。通过给出的孤立点的原因属性子空间及其孤立度和孤立点的相似度等概念,提出了一个基于属性子空间的孤立点内涵知识挖掘算法,得到了每个孤立点的原因属性集,并结合聚类的思想把孤立点按照其相似性特征进行了分类,使每一类中的所有孤立点在一定精度下都具有相同的原因属性集。实验结果表明该算法是有效和实用的,且易用性较强。

关键词：孤立点属性子空间孤立点相似度内涵知识

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基于ICA与MViSOM的孤立点挖掘模型

计算机科学 2007年第6期34卷 197-199页

作者：彭红毅蒋春福朱思铭华南农业大学理学院广州510642 深圳大学数学与计算科学学院深圳518060 中山大学数学与计算机科学学院广州510275

本文提出了一种基于独立成分分析(ICA)与改进的可视化诱导自组织映射(MViSOM)的孤立点挖掘模型——IMVOM模型,该模型用ICA方法对观测到的多维随机向量进行独立成分分解,得到一个独立成分数据集,然后用改进的MViSOM方法取得数据的可视化... 详细信息

本文提出了一种基于独立成分分析(ICA)与改进的可视化诱导自组织映射(MViSOM)的孤立点挖掘模型——IMVOM模型,该模型用ICA方法对观测到的多维随机向量进行独立成分分解,得到一个独立成分数据集,然后用改进的MViSOM方法取得数据的可视化。该模型充分结合“人类擅长于模式识别的能力”与“电脑擅长于大量地记忆、快速地计算的能力”的双方优点进行孤立点的挖掘,避免了对高维数据内部结构的复杂探测,从而克服了高维数据集孤立点挖掘过程中的一些困难。实验结果也验证了所提模型的合理性。

关键词：孤立点 ICA MViSOM

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基于相似系数和检测孤立点的聚类算法

计算机工程 2003年第11期29卷 183-185页

作者：姜灵敏广东商学院信息系广州510320

在多目标决策和综合评价中,有个别对象远远偏离群体,成为孤立点集?如果不剔除这些对象,就会影响决策和评价的结果?数据挖掘中孤立点集检测算法通常是基于项集属性的,显然不适于多目标决策(MODM)和综合评价中的孤立点集检测?该文提出... 详细信息

在多目标决策和综合评价中,有个别对象远远偏离群体,成为孤立点集?如果不剔除这些对象,就会影响决策和评价的结果?数据挖掘中孤立点集检测算法通常是基于项集属性的,显然不适于多目标决策(MODM)和综合评价中的孤立点集检测?该文提出了一个基于相似系数和检测孤立点的聚类算法,有效地解决了这个问题?

关键词：相似系数孤立点聚类

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孤立点挖掘及其内涵知识发现的研究与应用

孤立点挖掘及其内涵知识发现的研究与应用

作者：陆声链广西师范大学

学位级别：硕士

孤立点挖掘又称孤立点分析、异常检测、例外挖掘、小事件检测、挖掘极小类、偏差检测。孤立点可能是“脏数据”,也可能是与实际对应的有意义的事件。从知识发现的角度看,在某些应用里,那些很少发生的事件往往比经常发生的事件更有趣、... 详细信息

孤立点挖掘又称孤立点分析、异常检测、例外挖掘、小事件检测、挖掘极小类、偏差检测。孤立点可能是“脏数据”,也可能是与实际对应的有意义的事件。从知识发现的角度看,在某些应用里,那些很少发生的事件往往比经常发生的事件更有趣、也更有研究价值。因此,异常数据的检测和分析是一项重要且有意义的研究工作。本文的主要工作可以概括为以下五个方面: (1)从孤立点挖掘的现实意义、算法、应用领域、挖掘工具、算法的评价等各个方面对孤立点挖掘问题进行了综述。(2)针对基于距离的方法需要设置阈值的不足,本文提出了一个新的孤立点定义,通过对象与数据集中所有其它对象的距离之和来判别异常,从而有效解决了算法需要设置最近邻参数p 或者k 的问题。为提高算法的效率,设计了基于抽样的近似检测算法。真实数据集上的实验表明该定义与DB(p,d)孤立点定义有相同的结果,同时给出了数据对象在数据集中的孤立程度,降低了阈值设置对用户的要求。(3)对分类、多维数据中的局部异常检测问题进行了研究,基于属性值的频数差异性理论给出了一个新的异常定义,并提出了判断异常显著性的异常存在判别准则,实验结果表明,该判别准则可有效去除大量异常程度并不显著的对象。文章从检测结果的有趣性、与同类算法的比较、对提高分类准确率的贡献和检测小类的能力四个方面对算法的有效性进行了评价。(4)实现了一个异常检测实验平台SOD(Smart Outlier Detection),其中集成了所提出或改进的算法,为异常检测提供了一个分析工具。所提供的数据接口能够从多个外部数据源获取数据,增强了平台的实用性,现已集成到某高校的教务管理系统中进行测试。(5)结合教务管理系统的特点,探讨了在教务管理系统中使用异常检测的必要性,并就实际需求给出了应用实例。本文的研究目的是构建一个从真实数据中检测异常数据及发现其内涵知识的实验平台,主要包括有机结合的五个方面:消除阈值设置的基于距离和的近似算法;针对分类数据、高维数据的异常检测算法;为有效发现异常中的内涵知识的例外规则挖掘算法;针对子序列长度相等的静态时间序列数据中的异常挖掘算法;集成了以上几种算法的实验平台。异常检测的最终目的在于应用,本文对异常挖掘在教务管理系统中的应用进行了有益的探索。

关键词：孤立点异常挖掘频繁项集例外规则教务管理系统