基于改进LOF的高维数据异常检测方法

王锐

doi:10.13992/j.cnki.tetas.2023.03.011

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基于改进LOF的高维数据异常检测方法

更新时间：2026-04-20

- 基于改进LOF的高维数据异常检测方法
- Vol. 36, Issue 3, Pages: 41-45+62(2023)
- 作者机构：
  
  中国移动通信集团广东有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13992/j.cnki.tetas.2023.03.011
  CLC： TP311.13
- Published：2023
- 稿件说明：
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王锐. 基于改进LOF的高维数据异常检测方法[J]. 2023, 36(3): 41-45+62.
DOI：

王锐. 基于改进LOF的高维数据异常检测方法[J]. 2023, 36(3): 41-45+62. DOI： 10.13992/j.cnki.tetas.2023.03.011.

摘要

作为数据挖掘的核心问题之一，检测离群点或异常值是及时发现故障和隐患问题的重要判断依据。随着物联网设备量的持续增长，传统的单维异常检测算法已经难以满足日益复杂的大数据应用场景。对多维、庞大的数据流进行异常检测时，容易发生检测速度慢和研判准确度下降的问题。本文提出了一个基于高维数据的改进LOF异常检测算法，以提高检测速度和检测精度。同时构建了一个面向海量监控指标数据的流式处理框架，保障异常检测的正常运行。实验结果表明，改进后的算法在准确率和计算效率上有明显提升。

Abstract

关键词

Keywords

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