Problemet med avståndsbaserad avvikelsedetektering är svårt att lösa på ett effektivt sätt i mycket stora datauppsättningar på grund av den potentiella komplexiteten i tiden. Vi tar itu med detta problem och utvecklar sekventiella och distribuerade algoritmer som är betydligt effektivare än de senaste metoderna samtidigt som vi garanterar samma avvikelser. Genom att kombinera enkel men effektiv indexering och diskblock åtkomst tekniker, har vi utvecklat en sekventiell algoritm iOrca som är upp till en order-of-magnitude snabbare än state-of-the-art. Indexeringssystemet bygger på att sortera datapunkterna i den ordning de ökar avståndet från en fast referenspunkt och sedan få tillgång till dessa punkter baserat på denna sorterade ordning. För att snabba upp den grundläggande utlier detektionstekniken utvecklar vi två distribuerade algoritmer (DOoR och iDOoR) för moderna distribuerade flerkärniga kluster av maskiner, anslutna på en ringtopologi. Den första algoritmen passerar datablock från varje maskin runt ringen, gradvis uppdatera de närmaste grannarna av de punkter passerade. Genom att hålla en bryttröskel, kan den beskära ett stort antal punkter på ett distribuerat sätt. Den andra distribuerade algoritmen utökar denna grundidé med indexeringsschemat som diskuterats tidigare. I våra experiment uppvisar båda distribuerade algoritmer betydande förbättringar jämfört med den senaste distribuerade metoden [13].
Författarna i REF föreslår att denna beräkning påskyndas med hjälp av snabb databasindexering och distribuerad beräkning.
Algorithms for speeding up distance-based outlier detection
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}