Abstrakt. Avvikande upptäckt har nyligen blivit ett viktigt problem i många industriella och finansiella tillämpningar. Detta problem kompliceras ytterligare av det faktum att det i många fall måste upptäckas avvikelser från dataströmmar som kommer i en enorm takt. I detta dokument föreslås en inkrementell LOF-algoritm (Local Outlier Factor) som är lämplig för att upptäcka avvikelser i dataströmmar. Den föreslagna inkrementella LOF-algoritmen ger motsvarande detektionsprestanda som den itererade statiska LOF-algoritmen (tillämpad efter införande av varje datapost), samtidigt som den kräver betydligt mindre beräkningstid. Dessutom uppdaterar den inkrementella LOF-algoritmen också dynamiskt datapunkternas profiler. Detta är en mycket viktig egenskap, eftersom dataprofiler kan förändras över tid. Tidningen ger teoretiska belägg för att införandet av en ny datapunkt och raderingen av en gammal datapunkt endast påverkar ett begränsat antal av deras närmaste grannar, och därför beror antalet uppdateringar per sådan in- och utmatning inte på det totala antalet punkter N i datamängden. Våra experiment som utförts på flera simulerade och verkliga datamängder har visat att den föreslagna inkrementella LOF-algoritmen är beräkningseffektiv, samtidigt som den är mycket framgångsrik när det gäller att upptäcka avvikelser och förändringar i fördelningsbeteendet i olika dataflödestillämpningar.
Som exempel kan nämnas Pokrajac et al. införde en inkrementell lokal metod för att upptäcka avvikelser för dataströmmar REF.
Incremental Local Outlier Detection for Data Streams
{'venue': '2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining', 'journal': '2007 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}