【摘 要】
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异常探测是数据挖掘领域的一个重要研究内容,旨在从海量数据中挖掘不符合普适性规律、表现出“ 与众不同”特性的数据或模式,其在金融欺诈、公共卫生、极端气候事件发现、交
【机 构】
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中南大学地球科学与信息物理学院地理信息系,武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,武汉大学地球空间信息技术协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41471385);国家重点研发计划项目(2016YFB0502303);湖南省自然科学杰出青年基金项目(14JJ1007)
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异常探测是数据挖掘领域的一个重要研究内容,旨在从海量数据中挖掘不符合普适性规律、表现出“ 与众不同”特性的数据或模式,其在金融欺诈、公共卫生、极端气候事件发现、交通拥堵判别、环境污染监测等领域具有重要应用价值.异常探测最初应用于事务型数据库,后来扩展到空间数据库和时空数据库,出现了一系列有针对性的异常探测算法.为了更好地满足应用需求,发展性能更高、适应性更强的异常探测方法,该文从所使用的数据类型将异常探测粗分为传统异常探测、空间异常探测和时空异常探测,并详细回顾了典型的传统/空间/时空异常探测方法,指出这
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