Att upptäcka avvikelser som skiljer sig grovt från eller är oförenliga med återstående datauppsättning är en stor utmaning i verkliga KDD-applikationer. Befintliga outlier detektionsmetoder är ineffektiva på spridda verkliga datauppsättningar på grund av implicita datamönster och parameterinställningsproblem. Vi definierar en roman Local Distance-based Outlier Factor (LDOF) för att mäta objekts ytterlighet i spridda datauppsättningar som tar itu med dessa problem. LDOF använder den relativa platsen för ett objekt till sina grannar för att avgöra i vilken utsträckning föremålet avviker från sitt närområde. Egenskaper hos LDOF analyseras teoretiskt, inklusive LDOF:s nedre gräns och dess falska detekteringsannolikhet, samt parameterinställningar. För att underlätta parameterinställningar i verkliga tillämpningar använder vi en top-n-teknik i vår outlier detektionsmetod, där endast objekt med de högsta LDOF-värdena betraktas som extremvärden. Jämfört med konventionella metoder (t.ex. top-n KNN och top-n LOF) är vår metod top-n LDOF effektivare när det gäller att upptäcka avvikelser i spridda data. Det är också lättare att ställa in parametrar, eftersom dess prestanda är relativt stabil över ett stort antal parametervärden, vilket illustreras av experimentella resultat på både verkliga och syntetiska datauppsättningar.
Zhange et al REF föreslog en ny definition av avvikande detektion, lokal avståndsbaserad avvikelsefaktor (LDOF), som är känslig för avvikelser i spridda datauppsättningar (figur 5).
A New Local Distance-Based Outlier Detection Approach for Scattered Real-World Data
{'venue': 'Proc. 13th Pacific-Asia Conf. on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD 2009) pages 813-822', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}