采用属性相关分析的异常数据检测方法

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为了发现数据库中的异常数据,提出了两个数据项集之间相关可信度的新概念,并研究了基于该度量的异常数据检测规则的计算算法,产生的规则适合于离散型属性孤立点的检测。在计算检测规则中,最小相关可信度阈值不需由用户指定,而是根据1-数据项集的频率确定;利用相关可信度的性质,可以减小检测规则计算算法的时间复杂度。实验结果表明,采用该方法计算获得的相关规则进行异常数据检测,不仅效率较高,而且检测的准确率、查全率也较高。
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