【摘 要】
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异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一,它在欺诈甄别、贷款审批、气象预报、客户分类等方面有广泛的应用.以前的异常检测算法只适应于静态环境,在数据更新时需要进
【机 构】
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南京财经大学电子商务实验室,复旦大学计算机与信息技术系
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)，上海市科技发展基金，信息产业部科研项目
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异常检测是数据挖掘领域研究的最基本的问题之一,它在欺诈甄别、贷款审批、气象预报、客户分类等方面有广泛的应用.以前的异常检测算法只适应于静态环境,在数据更新时需要进行重新计算.在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,提出一种在动态环境下局部异常挖掘的增量算法IncLOF,当数据库中的数据更新时,只对受到影响的点进行重新计算,这样可以大大提高异常的挖掘速度.实验表明,在动态环境下IncLOF的运行时间远远小于LOF的运行时间,并且用户定义的邻域中的最小对象个数与记录数之比越小,效果越明显.
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