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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Somenath Chakraborty (The University of Southern Mississippi)
저널정보
한국컴퓨터게임학회 한국컴퓨터게임학회논문지 한국컴퓨터게임학회논문지 제34권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
133 - 141 (9page)

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Regarding high-dimensional heterogeneous data, combined with the existing algorithms' poor mining accuracy and parameter sensitivity, this paper proposes a local outlier mining algorithm based on neighborhood density. Use region segmentation to split high-dimensional data into reasonable sub-regions, reducing the difficulty of processing a large amount of high-dimensional data. The kernel neighborhood density is used to replace the average neighborhood density, so that the density calculation has nothing to do with data heterogeneity. Finally, the neighborhood state and outlier state of the data are further determined on the basis of neighborhood density to improve the accuracy of outlier mining. Through artificial and UCI data set simulation results, it shows that data volume and data dimension are the main factors that affect data outlier mining. The accuracy, coverage, and efficiency of the algorithm proposed in this paper are significantly better than those of the comparison algorithm, and it has better adaptability to different types of data sets.
#high-dimensional heterogeneous data #regional segmentation points #neighborhood density #outliers

목차

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Flanagan K / 2017 / Network anomaly detection in time series using distance based outlier detection with cluster density analysis / Proc of Conference on Internet Technologies and Applications :116~121 google schola Femi P S / 2021 / Integrating fuzzy constraint with feature correlation for local outlier mining / Sādhanā 46(3):1~11 google schola Cardille J A / 2012 / Representative Landscapes in the Forested Area of Canada / Environmental Management 49(1):163~173 google schola Kim Y / 2014 / DBCURE-MR : An efficient density-based clustering algorithm for large data using MapReduce / Information Systems 42:15~35 google schola Salim A. / 2019 / Density based Clustering Algorithm for Distributed Datasets using Mutual k-Nearest Neighbors / International Journal of Advanced Computer Science and Applications 10(3) google schola

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