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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김승 (서울대학교) 조남욱 (서울산업대학교) 강석호 (서울대학교)
저널정보
한국경영과학회 한국경영과학회지 韓國經營科學會誌 第35卷 第2號
발행연도
2010.6
수록면
71 - 88 (18page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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A density-based outlier detection such as an LOF (Local Outlier Factor) tries to find an outlying observation by using density of its surrounding space. In spite of several advantages of a density-based outlier detection method, the computational complexity of outlier detection has been one of major barriers in its application.
In this paper, we present an LOF algorithm that can reduce computation time of a density based outlier detection algorithm. A kd-tree indexing and approximated k-nearest neighbor search algorithm (ANN) are adopted in the proposed method. A set of experiments was conducted to examine performance of the proposed algorithm. The results show that the proposed method can effectively detect local outliers in reduced computation time.

목차

Abstract
1. 서론
2. 배경이론
3. 대용량 데이터 분석을 위한 LOF 방법론
4. 실험
5. 결론
참고문헌

참고문헌 (27)

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