【摘 要】
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由于传统基于0-measure度量的异常数据检测方法在对异常数据进行检测时需要对路径进行全搜索，并且在数据量较少的情况下会产生误判，因此其在检测效率和查准率上具有明显的缺陷
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由于传统基于0-measure度量的异常数据检测方法在对异常数据进行检测时需要对路径进行全搜索，并且在数据量较少的情况下会产生误判，因此其在检测效率和查准率上具有明显的缺陷。为此，根据蚁群算法的正反馈性质，提出一种将蚁群算法和属性相关分析相结合的属性异常点检测方法。将蚁群收敛到的路径作为异常路径，计算异常路径上各个节点0-measure值，并根据0-measure值确定数据异常点。实验结果表明，该方法在查全率、查准率和效率上均优于传统的基于0-measure度量的异常数据检测方法。
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