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摘要
数据流断点区检测用于挖掘识别动态数据流中的异常数据,由于移动网络数据流具有无限输入与动态变化等特征,针对现有算法存在对动态数据的聚类精度不高、离群点的处理效率较差的缺陷,难以实现移动网络环境下数据流断点区的实时高精度检测,提出了一种改进加权近邻密度的动态数据流断点区优化检测算法。上述算法利用微簇的密度来发现数据流中的离群点与簇连接,用以表示动态数据流的演化信息,为了更准确体现数据流的原始特征,在算法模型中引进了动态簇更新维护机制,并且通过改进权值邻近算法,当计算模型检测出有新对象类产生,根据聚类算法重建计算模型,这样既能准确实时发现海量数据流的变化,同时也减少了计算复杂度。通过仿真数据集进行实验分析,验证了提出的优化动态数据流断点区域检测方法在移动网络数据流离群数据检测挖掘方面的有效性,聚类检测的精度与效率具有明显优势。
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