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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.
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)
참고문헌 신청
1. [학술대회논문] - Aggarwal, C.C. / 2001 / Outlier detection for high dimensional data / Proceedings of the 2001 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data : 37 ~ 46
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1998 / Automatic Subspace Clustering of High Dimensional Data for Data Mining Applications Automatic Subspace Clustering of High Dimensional Data for Data Mining Applications / Proceeding of the ACM SIGMOD International Conferenceon Management of Data : 94 ~ 105
3. [학술대회논문] - Agyemang, M. / 2004 / LSC-Mine: Algorithm for Mining Local Outliers / Proceedings of the 15th Information Resource Management Association (IRMA) International Conference : 5 ~ 8
4. [학술지(정기간행물)] - Arya, S. / 1998 / An optimal algorithm for approximate nearest neighbor searching / Journal of the ACM 45 (6) : 891 ~ 923
5. [단행본] - Asuncion, A. / 2007 / UCI Machine Learning Repository / University of California, School of Information and Computer Science
2. [학술대회논문] - Agrawal, R. / 1998 / Automatic Subspace Clustering of High Dimensional Data for Data Mining Applications Automatic Subspace Clustering of High Dimensional Data for Data Mining Applications / Proceeding of the ACM SIGMOD International Conferenceon Management of Data : 94 ~ 105
3. [학술대회논문] - Agyemang, M. / 2004 / LSC-Mine: Algorithm for Mining Local Outliers / Proceedings of the 15th Information Resource Management Association (IRMA) International Conference : 5 ~ 8
4. [학술지(정기간행물)] - Arya, S. / 1998 / An optimal algorithm for approximate nearest neighbor searching / Journal of the ACM 45 (6) : 891 ~ 923
5. [단행본] - Asuncion, A. / 2007 / UCI Machine Learning Repository / University of California, School of Information and Computer Science
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