【摘 要】
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孤立点检测是数据挖掘的重要分支之一,旨在发现一个数据集中与多数对象行为明显不同的一些对象.针对分类型矩阵数据,通过给出一种矩阵对象自身的内聚度和该矩阵对象与其他矩
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院,山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61573229),山西省留学人员科技活动基金资助项目(2016-003),山西省留学择优资助项目(2016-001).
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孤立点检测是数据挖掘的重要分支之一,旨在发现一个数据集中与多数对象行为明显不同的一些对象.针对分类型矩阵数据,通过给出一种矩阵对象自身的内聚度和该矩阵对象与其他矩阵对象之间的耦合度,定义了矩阵对象的孤立因子,提出一种面向分类型矩阵数据的孤立点检测算法.在Marketbasket、Microsoft web和MovieLens真实数据集上的实验结果表明,与基于共同近邻(common-neighbor-based,CNB)算法、局部异常因子(local outlierfactor,LOF)算法和基于信息熵(i
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