کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4947570 | 1439586 | 2017 | 28 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A local density-based approach for outlier detection
ترجمه فارسی عنوان
یک رویکرد مبتنی بر تراکم محلی برای تشخیص خروجی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
کشف بیرونی، معکوس نزدیکترین همسایگان، نزدیکترین همسایگان مشترک، تخمین تراکم هسته محلی،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents a simple and effective density-based outlier detection approach with local kernel density estimation (KDE). A Relative Density-based Outlier Score (RDOS) is introduced to measure local outlierness of objects, in which the density distribution at the location of an object is estimated with a local KDE method based on extended nearest neighbors of the object. Instead of using only k nearest neighbors, we further consider reverse nearest neighbors and shared nearest neighbors of an object for density distribution estimation. Some theoretical properties of the proposed RDOS including its expected value and false alarm probability are derived. A comprehensive experimental study on both synthetic and real-life data sets demonstrates that our approach is more effective than state-of-the-art outlier detection methods.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Neurocomputing - Volume 241, 7 June 2017, Pages 171-180
Journal: Neurocomputing - Volume 241, 7 June 2017, Pages 171-180
نویسندگان
Bo Tang, Haibo He,