时空异常探测方法研究综述

发布时间：2017-07-02 09:16

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【摘要】：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,指出这些方法存在的问题和局限性:1)不适用于高维数据的异常探测;2)自适应能力差;3)缺乏对异常探测结果的有效性评价。最后,展望了异常探测的相关热点研究方向:1)顾及高维专题属性的异常探测;2)顾及领域知识的异常探测;3)耦合度量关系和非度量关系的异常探测;4)异常探测的有效性评价。
【作者单位】： 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;
【关键词】： 异常 传统异常探测 空间异常探测 时空异常探测
【基金】：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)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0引言近年来,极端气候事件、交通拥堵、环境污染等已经成为热点关注问题,其共性在于此类问题中包含的模式在数据库中呈现出明显的异常特性,且蕴含了大量未知和重要的知识,称之为异常模式。在时空数据中,异常模式通常代表着事物发展的某种特殊规律,在现实生活中更能引起人们的

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本文编号：509314