一种基于密度的数据流检测算法SWKLOF

摘要：

总结目前数据流在线检测算法的优缺点,提出了一种新的数据流在线检测算法-SWKLOF.该算法采用滑动时间窗口对数据流进行封装,用k-距离进行剪枝,剔除大部分正常数据,对剩余疑似异常数据采用局部离群因子LOF(local outlier factor)进一步精确筛选.理论分析和实验结果表明该算法降低了时间复杂度,提高了检测准确性.

关键词：数据流、滑动时间窗口、k-距离、局部离群因子、异常检测

所属期刊栏目：14

分类号：TP311.1(计算技术、计算机技术)

资助基金：“十二五”国家科技支撑计划项目2012BAF12B14;贵州省重大科技专项黔科合重大专项字20126018;贵州省工业攻关项目黔科合GY字20133020;贵州省重大科技专项黔科合重大专项字20136019

在线出版日期：2015-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：219-223