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开放式基金

swMATH ID: 19311
软件作者: Breunig,M.、Kriegel,H.、Ng,R.、Sander,J。
描述: LOF:识别基于密度的局部异常值。对于许多KDD应用程序,例如检测电子商务中的犯罪活动,查找罕见的实例或异常值,可能比查找常见模式更有趣。离群值检测的现有工作将离群值视为二进制属性。在本文中,我们认为,对于许多场景,为每个对象指定一定程度的离群值更有意义。这种程度称为对象的局部异常因子(LOF)。它是局部的,因为程度取决于对象相对于周围邻域的孤立程度。我们给出了一个详细的形式化分析,表明LOF具有许多理想的特性。使用真实的数据集,我们证明了LOF可以用于查找看似有意义但无法用现有方法识别的异常值。最后,对我们的算法进行了仔细的性能评估,证实了我们发现局部异常值的方法是可行的。
主页: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=335388
相关软件: UCI-毫升;奥卡;隔离森林;ELKI公司;;Scikit公司;伦敦银行支持向量机;岩石;群集查找;PRMLT公司;github;蟒蛇;威卡;SLOM公司;鲁棒基地;亚当;mv异常值;聚类算法;洛达;PyOD公司
引用于: 94文件
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284位作者引用

4 法布里齐奥·安吉乌利
4 彼得·菲兹莫瑟
4 婷、凯明
3 罗布·亨德曼。
3 路易吉·帕洛波利
2 雷切尔·本·埃利亚胡·佐哈里
2 克里斯蒂安·布里特内德。
2 谢尔卡·布罗迪诺娃
2 陈红梅
2 法比奥·法塞蒂
2 姜凤
2 坎达纳拉赫奇,塞万迪
2 汉斯·彼得·克里格尔
2 李天瑞
2 托马斯·奥尔特纳
2 裴健
2 埃里希·舒伯特
2 凯特·A·史密斯·迈尔斯。
2 隋、岳飞
2 高石市Washio
2 乔纳森·威尔斯(Jonathan R.Wells)。
2 袁、钟
2 亚瑟·齐梅克
1 Aditya、Konduri
1 埃斯玛阿伊梅尔
1 查尔斯·阿尔科克
1 阿里·巴哈尔·奥贝德
1 阿隆索·贝坦佐斯(Amparo Alonso-Betanzos)
1 苏尼尔·阿亚尔
1 Au,Siu-Tong先生
1 阿伊德恩,法提赫
1 阿扎姆,努曼
1 安东尼奥·巴哈蒙德
1 白、梅
1 Jean-Marc,Bardet
1 丹尼斯·巴勒
1 贝兰特,一月
1 乔塔姆·巴塔查里亚
1 什里吉塔·巴塔查里亚
1 佩特科·博格达诺夫
1 克莱门斯·博姆
1 扎基·婆罗门语
1 吉尔·布拉萨尔
1 卡拉·E·布罗德利。
1 蔡祥瑞
1 秋子·坎贝尔
1 曹存根
1 曹福源
1 曹慧
1 曹隆兵
1 曹楠
1 查布尔,阿根尼斯
1 杰弗里·陈
1 陈玲
1 陈英阳
1 程毅
1 南川成旺
1 阿南达·S·乔杜里。
1 崔培玲
1 圣埃芬·克莱门松
1 大卫·A·克利夫顿。
1 阿尔弗雷多·科巴
1 克里斯·科内利斯
1 克劳彻,迈克
1 戴、韩波
1 阿米尔·达内什加
1 沃伦·戴维斯。
1 利维亚·德乔瓦尼
1 Jochen De Weerdt
1 邓廷泉
1 Solohaja-Faniha迪姆比
1 丁晓科
1 杜俊伟
1 段磊
1 段丽安
1 段荣
1 安东尼·杜夫卡
1 弗兰克·杜弗雷诺伊斯
1 A.杜拉吉。
1 D’Urso,皮尔保罗
1 卡洛斯·埃拉斯·弗兰科
1 沃尔夫冈·埃特尔
1 凯蒂·埃文斯。
1 安东内拉·法利尼
1 戈兰·福克曼
1 冯爱芬
1 甘姆斯,塞巴斯蒂安
1 甘地,阿克塞尔
1 高、灿
1 高金阳
1 高、肖
1 克利斯朵夫·吉拉德·卡里埃
1 尼古拉斯·戈瓦
1 玛丽埃拉·格雷戈里奇
1 加布里埃尔·Gühring
1 吉亚罗·贝尔迪纳斯,伯莎
1 郭舒安
1 哈,Jihyun
1 大卫·J·汉德。
1 嗨,夏利
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