Abstrakt. Gräva avvikelser i databasen är att hitta exceptionella objekt som avviker från resten av datamängden. Förutom klassiska exlier analysalgoritmer, har nyligen genomförda studier fokuserat på gruvdrift lokala utliers, dvs. de utliers som har densitetsfördelning avsevärt skiljer sig från deras grannskap. Uppskattningen av densitetsfördelningen på platsen för ett objekt har hittills baserats på densitetsfördelningen av dess k-nearest grannar [2, 11]. Men, när avvikande är på den plats där densitetsfördelningen i grannskapet är betydligt annorlunda, till exempel, när det gäller objekt från ett glest kluster nära en tätare kluster, kan detta resultera i fel uppskattning. För att undvika detta problem föreslår vi här en enkel men effektiv åtgärd på lokala avvikelser baserade på ett symmetriskt grannförhållande. Den föreslagna åtgärden beaktar både grannar och omvända grannar av ett objekt när man uppskattar dess densitet fördelning. Som ett resultat av detta är outliers så upptäckta mer meningsfulla. För att beräkna sådana lokala avvikelser effektivt, flera gruvalgoritmer utvecklas som upptäcker top-n avvikelser baserat på vår definition. En omfattande resultatutvärdering och analys visar att våra metoder inte bara är effektiva i beräkningen utan också effektivare när det gäller att rangordna outliers.
I REF föreslås på en symmetrisk kvartersrelation mäter överväga både grannar och omvända grannar av ett objekt vid uppskattning av dess densitetsfördelning.För att undvika problem, när utliers är på den plats där densitetsfördelningen i grannskapet är betydligt annorlunda.
Ranking Outliers Using Symmetric Neighborhood Relationship
{'venue': 'PAKDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}