Abstrakt. Outlier analys är en viktig uppgift inom datautvinning och har fått stor uppmärksamhet i både forskning och tillämpningar. Tidigare arbete med outlier detektion omfattar olika typer av databaser såsom rumsliga databaser, tidsserier databaser, biomedicinska databaser, etc. Få av de befintliga studierna har dock beaktat rumsliga nätverk där punkter finns på alla sidor. I detta dokument studerar vi det intressanta problemet med avståndsbaserade avvikelser i rumsliga nätverk. Vi föreslår en effektiv gruvdriftsmetod som delar varje kant av ett rumsligt nätverk i en uppsättning av längd d-segment, sedan snabbt identifierar avvikelserna i de återstående kanterna efter beskärning av de onödiga kanter som inte kan innehålla avvikelser. Vi presenterar också algoritmer som kan tillämpas när det rumsliga nätverket uppdaterar punkter eller indataparametrarna för avvikande åtgärder ändras. De experimentella resultaten verifierar skalbarheten och effektiviteten hos våra föreslagna metoder.
Dessutom, Jin et al. REF undersökte problemet med gruvavståndsbaserade avvikelser i rumsliga nätverk, men det är bara en biprodukt av klusterbildning.
Mining Outliers in Spatial Networks
{'venue': 'DASFAA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}