【摘 要】
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离群点检测是数据管理领域中的热点问题之一,在许多方面都有着广泛应用,如信用卡诈骗、网络入侵检测、环境监测等.目前现有的离群点检测算法大多针对集中式的处理环境.但随着
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金（2012CB316201）, 国家自然科学基金面上项目（61033007,61472070）资助
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离群点检测是数据管理领域中的热点问题之一,在许多方面都有着广泛应用,如信用卡诈骗、网络入侵检测、环境监测等.目前现有的离群点检测算法大多针对集中式的处理环境.但随着数据规模的不断增长,传统的集中式算法处理效率受限,无法满足用户日益增长的需求.针对上述问题,文中提出了一种新型的分布式离群点检测算法.首先,在数据存储阶段（即预处理）,提出了BDSP（Balance Driven Spatial Partitioning）数据划分算法.该算法可以有效地均衡每个计算节点的工作负载,并实现良好的过滤效果.此外,为划
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