两种时间序列孤立点挖掘方法的比较

摘要：

@@ 一、引言
在传统的观念中,孤立点常常被认为是噪声数据或无用数据,常用的方法是排除这些干扰数据.然而,一个对象的噪声可能是另一个对象的信号,这可能导致重要的隐藏信息丢失.因此,识别这些孤立点,挖掘隐藏信息也是我们的一个重要的任务.从实际来看,它能用于欺诈监测,例如探测不寻常的信用卡使用或电信服务.此外,在市场分析中用于确定极低或极高收入的客户消费行为,或在医疗分析中用于发现多种治疗方式的不寻常的反应.这样,孤立点地探测和分析是一个有趣的数据挖掘任务,被称为孤立点挖掘(Outlier Mining).目前该领域已取得了很多重要的成果,主要采用三种分析方法:统计学方法,基于距离的方法和基于偏移的方法.

关键词：孤立点、贝叶斯方法、似然比、Gibbs抽样

分类号：F2(经济计划与管理)

在线出版日期：2005-04-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：51-54